Modelagem e análise de redes complexas para visão computacional

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)