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Combinação de Descritores de Características para Análise de Vídeos Contendo Humanos

Processo: 10/10618-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2010
Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2012
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Hélio Pedrini
Beneficiário:William Robson Schwartz
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil

Resumo

O entendimento de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresenta grande interesse da comunidade de visão computacional. Para que se obtenha uma interpretação mais acurada deve-se, inicialmente, executar tarefas como detecção, modelagem de aparência, rastreamento de pedestres e reconhecimento de ações individuais. A combinação de descritores de características analisados pela técnica estatística chamada Partial Least Squares (PLS) tem-se mostrado uma abordagem promissora para detecção e modelagem de aparência. No período de execução do projeto de pós-doutorado tem-se como objetivo estender o uso de PLS para o desenvolvimento de metodologias capazes de executar as atividades de rastreamento de pedestres e reconhecimento de suas ações individuais. Ao final do projeto, todas as atividades serão integradas em um sistema visando à análise de vídeos capturados a partir de plataformas móveis. Este projeto de pesquisa será desenvolvido Laboratório de Informática Visual, localizado no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), sob supervisão do professor Hélio Pedrini. A escolha do laboratório dá-se pela alta qualificação de seu corpo docente, incluindo o supervisor, com o qual o proponente tem mantido colaboração por vários anos, resultando na co-autoria de um livro sobre análise de imagens e em diversos artigos publicados em conferências e revistas, incluindo trabalhos altamente relacionados com o tema deste projeto de pesquisa.

Publicações científicas
(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)
DA SILVA, RICARDO DUTRA; MINETTO, RODRIGO; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; PEDRINI, HELIO. Adaptive edge-preserving image denoising using wavelet transforms. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, v. 16, n. 4, p. 567-580, NOV 2013. Citações Web of Science: 21.
SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; GUO, HUIMIN; CHOI, JONGHYUN; DAVIS, LARRY S. Face Identification Using Large Feature Sets. IEEE Transactions on Image Processing, v. 21, n. 4, p. 2245-2255, APR 2012. Citações Web of Science: 52.
SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; DE SIQUEIRA, FERNANDO ROBERTI; PEDRINI, HELIO. Evaluation of feature descriptors for texture classification. JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING, v. 21, n. 2 APR-JUN 2012. Citações Web of Science: 9.

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