Aprendendo pistas visuais da passagem do tempo

• Processo: 19/26283-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2020
• Data de Término da vigência: 18 de janeiro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Anderson de Rezende Rocha
• Beneficiário: Didier Augusto Vega Oliveros
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade, AP.TEM
• Assunto(s): Visão computacional Aprendizado computacional Ciências forenses Espaço-tempo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Forense | Aprendizado de Máquina | Dejavu | forense digital | Reconstrução Espaço-Temporal | Visão Computacional | Visão Computacional; Aprendizado de Máquina

Resumo

Nosso objetivo nesta pesquisa é inferir o ordenamento cronológico de um par de dados relacionadas. Dado um par de imagens com o mesmo contexto semântico, pretendemos identificar qual delas pertence a um momento anterior, não importando as condições de captura ou a cena que representem. (AU)

Publicações científicas

(15)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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GOUVEA, ALESSANDRA M. M. M.; DA SILVA, TIAGO S.; MACAU, ELBERT E. N.; QUILES, MARCOS G.. Force-directed algorithms as a tool to support community detection. European Physical Journal-Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2745-2763, OCT 2021. (16/16291-2, 19/26283-5, 16/23698-1, 17/05831-9, 19/00157-3, 16/23642-6, 15/50122-0)

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