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Aprendizado não supervisionado para recuperação multimídia multimodal

Processo: 20/03311-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de abril de 2020
Vigência (Término): 31 de março de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Beneficiário:Lucas Barbosa de Almeida
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/15597-6 - Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação, AP.JP2
Assunto(s):Multimídia   Áudio (multimídia)   Recuperação da informação   Aprendizado de máquina não supervisionado

Resumo

Métodos de Aprendizado Não Supervisionado Baseados em Ranqueamento têm se estabelecido como uma solução para aumentar a eficácia de buscas baseadas em conteúdo sem requerer intervenção dos usuários. Tais métodos exploram relações contextuais entre as imagens, geralmente codificadas nas informações de distância e similaridade das coleções. Trabalhos recentes tem demonstrado que tais métodos também podem ser aplicados em outros cenários de recuperação, envolvendo dados multimídia, como aúdio e vídeo. O objetivo deste projeto de pesquisa é investigar o uso de métodos de aprendizado não supervisionado para recuperação multimodal, combinando diversos tipos de dados, como: áudio, visual e movimento. (AU)