Texto completo
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| Autor(es): |
Filipe de Oliveira Costa
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação |
| Data de defesa: | 2016-06-14 |
| Membros da banca: |
Anderson de Rezende Rocha;
Esther Luna Colombini;
Sandra Eliza Fontes de Avila;
Agma Juci Machado Traina;
Roberto Hirata Junior
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| Orientador: | Anderson de Rezende Rocha; Zanoni Dias |
| Resumo | |
Com o advento das redes sociais, documentos digitais (e.g., imagens e vídeos) se tornaram poderosas ferramentas de comunicação. Dada esta nova realidade, é comum esses documentos serem publicados, compartilhados, modificados e republicados por vários usuários em diferentes canais da Web. Além disso, com a popularização de programas de edição de imagens e vídeos, muitas vezes não somente cópias exatas de documentos estão disponíveis, mas, também, versões modificadas das fontes originais (duplicatas próximas). Entretanto, o compartilhamento de documentos facilita a disseminação de conteúdo abusivo (e.g., pornografia infantil), que não respeitam direitos autorais e, em alguns casos, conteúdo difamatório, afetando negativamente a imagem pública de pessoas ou corporações (e.g., imagens difamatórias de políticos ou celebridades, pessoas em situações constrangedoras, etc.). Muitos pesquisadores têm desenvolvido, com sucesso, abordagens para detecção de duplicatas de documentos com o intuito de identificar cópias semelhantes de um dado documento multimídia (e.g., imagem, vídeo, etc.) publicado na Internet. Entretanto, somente recentemente têm se desenvolvido as primeiras pesquisas para ir além da detecção de duplicatas e encontrar a estrutura de evolução de um conjunto de documentos relacionados e modificados ao longo do tempo. Para isso, é necessário o desenvolvimento de abordagens que calculem a dissimilaridade entre duplicatas e as separem corretamente em estruturas que representem a relação entre elas de forma automática. Este problema é denominado na literatura como Reconstrução de Filogenia de Documentos Multimídia. Pesquisas na área de filogenia de documentos multimídia são importantes para auxiliar na resolução de problemas como, por exemplo, análise forense, recuperação de imagens por conteúdo e rastreamento de conteúdo ilegal. Nesta tese de doutorado, apresentamos abordagens desenvolvidas para solucionar o problema de filogenias para imagens e vídeos digitais. Considerando imagens, propomos novas abordagens para tratar o problema de filogenia considerando dois pontos principais: (i) a reconstrução de florestas, importante em cenários onde se tem um conjunto de imagens semanticamente semelhantes, mas geradas por fontes ou em momentos diferentes no tempo; e (ii) novas medidas para o cálculo de dissimilaridade entre as duplicatas, uma vez que esse cálculo afeta diretamente a qualidade de reconstrução da filogenia. Os resultados obtidos com as soluções para filogenia de imagens apresentadas neste trabalho confirmam a efetividade das abordagens propostas, identificando corretamente as raízes das florestas (imagens originais de uma sequencia de evolução) com até 95% de acurácia. Para filogenia de vídeos, propomos novas abordagens que realizam alinhamento temporal nos vídeos antes de se calcular a dissimilaridade, uma vez que, em cenários reais, os vídeos podem estar desalinhados temporalmente, terem sofrido recorte temporal ou serem comprimidos, por exemplo. Nesse contexto, nossas abordagens conseguem identificar a raiz das árvores com acurácia de até 87% (AU) | |
| Processo FAPESP: | 13/05815-2 - Reconstrução de Filogenias para Imagens e Vídeos |
| Beneficiário: | Filipe de Oliveira Costa |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |