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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

On the optical flow model selection through metaheuristics

Texto completo
Autor(es):
Pereira, Danillo R. [1] ; Delpiano, Jose [2] ; Papa, Joao P. [1]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Sao Paulo State Univ, BR-17033360 Bauru, SP - Brazil
[2] Univ Andes, Santiago 12445 - Chile
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: EURASIP JOURNAL ON IMAGE AND VIDEO PROCESSING; MAY 9 2015.
Citações Web of Science: 4
Resumo

Optical flow methods are accurate algorithms for estimating the displacement and velocity fields of objects in a wide variety of applications, being their performance dependent on the configuration of a set of parameters. Since there is a lack of research that aims to automatically tune such parameters, in this work, we have proposed an optimization-based framework for such task based on social-spider optimization, harmony search, particle swarm optimization, and Nelder-Mead algorithm. The proposed framework employed the well-known large displacement optical flow (LDOF) approach as a basis algorithm over the Middlebury and Sintel public datasets, with promising results considering the baseline proposed by the authors of LDOF. (AU)

Processo FAPESP: 14/16250-9 - Sobre a otimização de parâmetros em técnicas de aprendizado de máquina: avanços e paradigmas
Beneficiário:João Paulo Papa
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 13/20387-7 - Otimização de hiperparâmetros em arquiteturas de aprendizado em profundidade
Beneficiário:João Paulo Papa
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Pesquisa