Busca avançada
Ano de início
Entree

Modelagem e análise de redes complexas para visão computacional

Processo: 16/23763-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Odemir Martinez Bruno
Beneficiário:Lucas Correia Ribas
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):19/03277-0 - Reconhecimento de padrões em redes complexas usando transformada da distância, BE.EP.DR
Assunto(s):Visão computacional   Reconhecimento de padrões   Redes complexas

Resumo

As redes complexas têm sido utilizadas como ferramenta de estudo e contribuído em diversas áreas da ciência devido ao seu carácter interdisciplinar e simplicidade conceitual. Em ciência da computação, as redes vêm sendo usada em problemas de arquitetura, inteligência artificial, redes de computadores e visão computacional. No que tange à visão computacional, diversas abordagens têm sido propostas ao longo da última década para reconhecimento de padrões baseado em redes complexas. Tal fato é motivado pela natureza não-linear que muitas imagens apresentam, tornando a utilização de redes complexas uma ferramenta potencial como medida de complexidade. A maior parte dessas abordagens foram proposta por pesquisadores advindos da USP de São Carlos. Os resultados alcançados demonstram grande potencial no uso de redes complexas como ferramenta para o desenvolvimento de novos métodos para visão computacional. O objetivo deste doutorado é estudar e desenvolver novos métodos baseados em redes complexas para visão computacional. Em específico, serão investigados dois problemas de visão computacional que é especialidade do grupo de pesquisa proponente e que vem sendo estudado há mais de uma década: análise de texturas e formas. Deste modo, pretende-se investigar novas metodologias para a modelagem de imagens/vídeos em redes e novos métodos de análise das redes. Em particular, será investigado o uso de autômatos e deep learning como novas ferramentas de análise. Além disso, abordagens existentes serão estudas com o objetivo de identificar possíveis limitações e quando possível, melhorias serão propostas. Como forma de analisar o potencial das abordagens desenvolvidas, serão considerados para aplicação problemas reais de biologia e nanotecnologia no qual o grupo de pesquisa do proponente vem trabalhando. Desta forma, este projeto apresenta uma grande possibilidade de contribuição com novos métodos para a área de visão computacional e, consequentemente, para as áreas de biologia e nanotecnologia. (AU)

Publicações científicas (8)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RIBAS, LUCAS C.; MACHICAO, JEANETH; BRUNO, ODEMIR M. Life-Like Network Automata descriptor based on binary patterns for network classification. INFORMATION SCIENCES, v. 515, p. 156-168, APR 2020. Citações Web of Science: 0.
SCABINI, LEONARDO F. S.; RIBAS, LUCAS C.; BRUNO, ODEMIR M. Spatio-spectral networks for color-texture analysis. INFORMATION SCIENCES, v. 515, p. 64-79, APR 2020. Citações Web of Science: 0.
RIBAS, LUCAS C.; BRUNO, ODEMIR M. Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 541, MAR 1 2020. Citações Web of Science: 0.
DE MESQUITA SA JUNIOR, JARBAS JOACI; RIBAS, LUCAS CORREIA; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Randomized neural network based signature for dynamic texture classification. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 135, p. 194-200, NOV 30 2019. Citações Web of Science: 1.
RIBAS, LUCAS C.; GONCALVES, WESLEY N.; BRUNO, ODEMIR M. Dynamic texture analysis with diffusion in networks. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 92, p. 109-126, SEP 2019. Citações Web of Science: 0.
RIBAS, LUCAS CORREIA; GONCALVES, DIOGO NUNES; SILVA, JONATHAN DE ANDRADE; DE CASTRO, JR., AMAURY ANTONIO; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ; GONCALVES, WESLEY NUNES. Fractal dimension of bag-of-visual words. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, v. 22, n. 1, p. 89-98, FEB 2019. Citações Web of Science: 1.
RIBAS, LUCAS CORREIA; NEIVA, MARIANE BARROS; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Distance transform network for shape analysis. INFORMATION SCIENCES, v. 470, p. 28-42, JAN 2019. Citações Web of Science: 1.
MACHICAO, JEANETH; RIBAS, LUCAS C.; SCABINI, LEONARDO F. S.; BRUNO, ODERMIR M. Cellular automata rule characterization and classification using texture descriptors. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 497, p. 109-117, MAY 1 2018. Citações Web of Science: 2.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.