| Processo: | 15/26050-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2016 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Moacir Antonelli Ponti |
| Beneficiário: | Leo Sampaio Ferraz Ribeiro |
| Supervisor: | John Collomosse |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Surrey, Inglaterra |
| Vinculado à bolsa: | 14/14557-0 - Segmentação e extração de características de imagens por regiões para criação de cenários de aprendizado multi-instância, BP.IC |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Visão computacional Processamento de imagens Recuperação de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Extração de características | Ranking de Imagens | Recuperação de Imagens Baseada em Rascunhos | Visão Computacional | Processamento de Imagens |
Resumo Existem problemas de classificação de imagens em que cada imagem possui regiões de interesse e para cada região uma uma série de características é extraida. Como resultado temos disponível um conjunto de vetor de características, sendo preciso atribuir um rótulo a um conjunto de instâncias. O Aprendizado Multi-Instâncias estuda o problema em que um objeto é descrito por um bag (conjunto de instâncias). O projeto visa o estudo de propriedades de MIL e desenvolver soluções para ranking the imagens com vistas à recuperação de imagens; mais especificamente, deseja-se investigar essa abordagem em tarefas de recuperação de imagens baseada em rascunhos. Buscamos por soluções que possam obter bons resultados por consulta, por meio da seleção de instâncias de bags (que representam cada imagem), e apresentando aquelas baseadas num ranking obtido por meio de um modelo. Assim, os aspectos mais importantes nesse projeto são: aprendizado multi-instância, extração de características por rascunhos, ranking the imagens e seleção de instancias. (AU) | |
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