| Processo: | 20/10049-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de setembro de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2023 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Agma Juci Machado Traina |
| Beneficiário: | Cláudio Douglas Gouveia Linhares |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM |
| Assunto(s): | Bases de dados Análise visual Redes complexas Recuperação de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | bases de imagens médicas | extração de características de imagens | recuperação de imagens por conteúdo | Redes Complexas | visual analytics | Visualização de bases de dados | Processamento gráfico, bases de dados |
Resumo A proposta deste projeto é explorar o uso de modelos de atenção visual seletiva para identificar as regiões visuais mais importantes em uma imagem e usar essas informações para obter técnicas de caracterização que permitam mitigar a lacuna semântica existente entre a percepção humana e a descrição computacional. Esses modelos direcionam a atenção para locais específicos de interesse da imagem de acordo com a percepção humana e/ou o domínio da aplicação. A motivação é enriquecer a construção de sistemas computacionais próximos à interpretação humana, com o intuito de aprimorar a solução de problemas difíceis para muitas aplicações, como o reconhecimento de objetos por meio de redes complexas e recuperação de imagens por conteúdo. Assim, como forma de criar o relacionamento entre as imagens será utilizada a estrutura de redes complexas, na qual se beneficia de diversas métricas e técnicas pré-existentes de visualização, inclusive em contextos de escalabilidade. O objetivo final deste projeto é desenvolver um ferramental teórico e prático que consiga caracterizar o conteúdo visual das imagens em dados compactos, escaláveis e discriminativos, buscando obter um sistema de recuperação de imagens baseado em conteúdo que tenha desempenho perceptual eficaz e eficiente. (AU) | |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa: | |
| Mais itensMenos itens | |
| TITULO | |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): | |
| Mais itensMenos itens | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |