| 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) | |