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Aprendizado de características na recuperação de imagens baseada em rascunhos e no sensoriamento remoto de baixa altitude

Processo: 16/16111-4
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2017 - 31 de janeiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Moacir Antonelli Ponti
Beneficiário:Moacir Antonelli Ponti
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Pesquisadores associados: John Collomosse
Assunto(s):Visão computacional  Aprendizagem profunda  Sensoriamento remoto  Reconhecimento de padrões  Processamento de imagens 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado profundo | Processamento de imagens | Reconhecimento de Padrões | Recuperação de Imagens Baseada em Rascunhos | Sensoriamento Remoto | Visão Computacional

Resumo

Métodos de aprendizado de características têm alcançado o estado da arte em diversas áreas. Apesar dos resultados excelentes obtidos em conjuntos de dados benchmark, ainda há pouco entendimento sobre seu funcionamento, e aplicações ainda a serem exploradas, em particular quando se considera arquiteturas que vão além das redes neurais convolucionais padrão. Nesse projeto, propomos o uso de aprendizado de características a partir de aplicações como a análise de imagens de sensoriamento remoto de baixa altitude para agricultura de precisão, e no mapeamento dos domínios rascunho e imagens, com foco na recuperação de imagens baseada em rascunhos. Cada uma dessas tarefas tem seus próprios desafios, mas em comum há o limite de dados rotulados disponível para treinamento. Esses desafios podem ser resolvidos utilizando aprendizado profundo desenvolvendo novas arquiteturas baseadas em auto-encoders, redes siamesas e modelos geradores.Propõe-se avaliar os modelos utilizando não apenas os dados benchmark, mas também avaliar a qualidade das representações por meio de técnicas de visualização e projeção como forma de análise dos espaços de características. Os resultados esperados incluem o desenvolvimento de modelos que, treinados com quantidade limitada de rótulos (ou ainda de forma não-supervisionada), sejam capazes de generalizar para dados e categorias não vistas. Além das contribuições na área de processamento de imagens e visão computacional, espera-se avançar o estado da arte nas aplicações. (AU)

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Publicações científicas (9)
(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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CAVALLARI, GABRIEL B.; RIBEIRO, LEONARDO S. F.; PONTI, MOACIR A.; IEEE. Unsupervised representation learning using convolutional and stacked auto-encoders: a domain and cross-domain feature space analysis. PROCEEDINGS 2018 31ST SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI), v. N/A, p. 7-pg., . (17/22366-8, 16/16111-4, 13/07375-0)
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NAZARE, TIAGO S.; PARANHOS DA COSTA, GABRIEL B.; DE MELLO, RODRIGO F.; PONTI, MOACIR A.; IEEE. Color quantization in transfer learning and noisy scenarios: an empirical analysis using convolutional networks. PROCEEDINGS 2018 31ST SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI), v. N/A, p. 7-pg., . (15/05310-3, 17/16548-6, 13/07375-0, 15/04883-0, 16/16111-4)

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