| Processo: | 17/02091-4 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Acordo de Cooperação: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) |
| Pesquisador responsável: | Daniel Carlos Guimarães Pedronette |
| Beneficiário: | Lucas Pascotti Valem |
| Instituição Sede: | Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/08645-0 - Reclassificação e agregação de listas para tarefas de recuperação de imagens, AP.JP |
| Assunto(s): | Recuperação da informação Recuperação de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | aprendizado não supervisionado | combinação | Recuperação de Imagens | Seleção | Recuperação de Informação |
Resumo A evolução dos dispositivos móveis e as consequentes facilidades nos processos de aquisição e compartilhamento de conteúdo visual têm provocado um grande crescimento nas coleções de imagens. Nesse cenário, torna-se premente o desenvolvimento de métodos automáticos que permitam indexar, analisar e realizar buscas em tal conteúdo. Sistemas de Recuperação de Imagens Baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) constituem uma solução promissora. Contudo, avaliar a similaridade entre o conteúdo visual de imagens apresenta vários desafios. Métodos de Aprendizado Não Supervisionado têm se estabelecido como uma solução para aumentar a eficácia de buscas sem requerer intervenção dos usuários. Como vários métodos têm sido desenvolvidos, utilizando abordagens distintas e complementares, surgem novos desafios de pesquisa em relação à combinação desses métodos com o objetivo de aumentar os ganhos. Esse projeto de pesquisa pretende investigar e propor estratégias para seleção e agregação de métodos de aprendizado não supervisionado. (AU) | |
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