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Co-Segmentação interativa com aprendizado de projeção

Processo: 19/21734-9
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2019
Vigência (Término): 14 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:Jordão Okuma Barbosa Ferraz Bragantini
Supervisor no Exterior: Laurent Najman
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : École Supérieure d'Ingénieurs en Électrotechnique et Électronique (ESIEE), França  
Vinculado à bolsa:19/11349-0 - Segmentação de imagens baseada em dynamic-trees e neural networks, BP.IC
Assunto(s):Processamento de imagens

Resumo

A segmentação de imagens é um dos tópicos mais estudados na comunidade de visão computacional hoje. Neste contexto, métodos fracamente supervisionados estão começando a se destacar por causa da vasta quantidade de dados rotulados necessários para os procedimentos de treinamento do algoritmos tradicionais.Outra abordagem para lidar com isso é melhorar os métodos existentes para a anotação de imagens, tais como métodos de segmentação de imagens teractivas, facilitando a anotação de dados. Desta forma, neste projeto, o objetivo é unir a segmentação de imagens baseada em grafos existentes, pesquisados anteriormente pelo aluno, Projeto FAPESP 2018 / 08951-8, com técnicas de modelagem mais amplas para executar a segmentação de múltiplas imagens com interação mínima, permitindo a interação do usuário fora do domínio da imagem, neste caso, no espaço de projeção.