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Aprendendo pistas visuais da passagem do tempo

Processo: 18/16548-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2018
Vigência (Término): 28 de agosto de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Anderson de Rezende Rocha
Beneficiário:Luis Augusto Martins Pereira
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade, AP.TEM
Assunto(s):Visão computacional   Aprendizado computacional   Forense digital
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | forense digital | Visão Computacional | Forense Digital

Resumo

Nosso objetivo nesta pesquisa é inferir o ordenamento cronológico de um par de dados relacionadas. Dado um par de imagens com o mesmo contexto semântico, pretendemos identificar qual delas pertence a um momento anterior, não importando as condições de captura ou a cena que representem.

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Publicações científicas
(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)
RODRIGUES, CAROLINE MAZINI; SORIANO-VARGAS, AUREA; LAVI, BAHRAM; ROCHA, ANDERSON; DIAS, ZANONI. Manifold Learning for Real-World Event Understanding. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 16, p. 2957-2972, . (18/16548-9, 18/16214-3, 17/16246-0, 15/11937-9, 18/05668-3, 13/08293-7, 17/12646-3, 17/16871-1)
PADILHA, RAFAEL; ANDALO, FERNANDA A.; LAVI, BAHRAM; PEREIRA, LUIS A. M.; ROCHA, ANDERSON. Temporally sorting images from real-world events. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 147, p. 212-219, . (17/21957-2, 17/12646-3, 18/05668-3, 18/16548-9)

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