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 Análise visual Análise de dados Segmentação de imagens Visão computacional

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 interativas, 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. (AU)