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Redes complexas e recuperação de imagens por conteúdo apoiadas por características de atenção visual seletiva

Processo: 20/10049-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2020
Vigência (Término): 31 de agosto de 2022
Área do 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):Análise visual   Redes complexas

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)