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Máquinas de Boltzmann Restritas aplicadas para reconhecimento de ações baseadas em vídeo

Processo: 19/15837-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Microsoft Research
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:Pedro Lamkowski dos Santos
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Empresa:Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE)
Vinculado ao auxílio:17/25908-6 - Aprendizado fracamente supervisionado para análise de vídeos no domínio comprimido em tarefas de recuperação e classificação para alertas visuais, AP.PITE
Assunto(s):Máquinas de Boltzmann restritas   Reconhecimento de padrões   Vídeo   Aprendizado computacional

Resumo

Máquinas de Boltzmann Restritas, do inglês Restricted Boltzmann Machines (RBMs), são amplamente utilizadas em um grande número de aplicações na literatura, porém têm sido pouco empregadas no contexto de reconhecimento de ações em vídeos. O principal problema está relacionado ao processo de codificação da dependência temporal que está presente em dados multimídia, a qual é de extrema importância para o reconhecimento das inúmeras situações que podem ocorrer em uma sequência de quadros. Neste projeto, propomos aplicar RBMs para analisar vídeos visando o reconhecimento de ações realizadas por pessoas em diferentes situações, bem como pretendemos avaliar RBMs baseadas em informação temporal.