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

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)