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Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação

Processo: 18/15597-6
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores - Fase 2
Vigência: 01 de maio de 2019 - 31 de julho de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Beneficiário:Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Denis Henrique Pinheiro Salvadeo ; Fabricio Aparecido Breve ; João Paulo Papa ; Jurandy Gomes de Almeida Junior ; Ricardo da Silva Torres
Vinculado ao auxílio:13/08645-0 - Reclassificação e agregação de listas para tarefas de recuperação de imagens, AP.JP
Auxílios(s) vinculado(s):23/00694-4 - Inferência em linguagem natural de forma consistente e explicável, AP.R SPRINT
Bolsa(s) vinculada(s):23/08150-3 - Investigation of Self-Supervised Approaches Using Rank-Based Measures, BP.IC
23/01828-4 - Estimativa de eficácia não supervisionada por meio de medidas baseadas em ranqueamento, BP.IC
22/14448-2 - Investigação de Redução de Ruído em Imagens utilizando Aprendizado Não Supervisionado, BP.IC
+ mais bolsas vinculadas 22/07349-8 - Seleção e agregação de características baseadas em medidas de ranqueamento, BP.MS
22/01359-1 - Recuperação de séries temporais baseada em aprendizado não supervisionado, BP.MS
21/07993-1 - Investigação e avaliação de medidas de correlação de ranqueamento, BP.IC
20/02183-9 - Aprendizado não supervisionado baseado em ranqueamento e aprendizado profundo em domínios diversos, BP.PD
20/03311-0 - Aprendizado não supervisionado para recuperação multimídia multimodal, BP.MS - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Classificação  Recuperação da informação 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Classification | multimedia retrieval | Semi-supervised Learning | unsupervised learning | Recuperação de Informações e Aprendizado de Máquina

Resumo

Métodos de Aprendizado Não Supervisionado têm se estabelecido como uma solução para aumentar a eficácia de buscas baseadas em conteúdo sem requerer intervenção dos usuários. Tais métodos exploram relações contextuais entre as imagens, geralmente codificadas nas informações de distância e similaridade das coleções.Esse projeto de pesquisa pretende investigar a aplicação de tais métodos em novos e diversificados domínios. Os métodos de aprendizado não supervisionado reavaliam a similaridade entre os elementos da coleção e podem ser tomados como etapa de pré-processamento em tarefas de classificação. Além disso, resultados iniciais indicam que os métodos podem ser aplicados em outros cenário de recuperação multimídia, considerando áudio e vídeo.Dessa forma, o objetivo central do projeto proposto consiste em aprofundar tal investigação, ampliando os domínios de aplicação dos métodos de aprendizado não supervisionado. (AU)

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Publicações científicas (29)
(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)
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LOPES, LEONARDO TADEU; VALEM, LUCAS PASCOTTI; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS; GUILHERME, IVAN RIZZO; PAPA, JOAO PAULO; SILVA SANTANA, MARCOS CLEISON; COLOMBO, DANILO; FARINELLA, GM; RADEVA, P; BRAZ, J. Manifold Learning-based Clustering Approach Applied to Anomaly Detection in Surveillance Videos. VISAPP: PROCEEDINGS OF THE 15TH INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON COMPUTER VISION, IMAGING AND COMPUTER GRAPHICS THEORY AND APPLICATIONS, VOL 4: VISAPP, v. N/A, p. 9-pg., . (18/15597-6, 14/12236-1, 13/07375-0, 17/25908-6, 19/07825-1, 18/21934-5)
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