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Estratégias para Seleção de Classificadores Baseadas em Programação Genética para Reconhecimento de Dados Multimídia

Processo: 21/02023-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de abril de 2021
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Microsoft Research
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:Rafael Junqueira Martarelli
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Empresa:Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE)
Vinculado ao auxílio:17/25908-6 - Aprendizado fracamente supervisionado para análise de vídeos no domínio comprimido em tarefas de recuperação e classificação para alertas visuais, AP.PITE
Assunto(s):Programação genética

Resumo

O principal objetivo do projeto é propor uma abordagem para seleção de classificadores baseada em Programação Genética, do Inglês Genetic Programming (GP). O aprendizado de comitê classificadores não é uma tarefa trivial dado que cada um deles pode contribuir de maneira distinta para a tomada de decisão final. Assim, entender melhor a importância de cada classificador no comitê é essencial para a contrução de conjuntos de classificadores para posterior tomada de decisão. A aplicação do projeto é orientada à classificação de dados multimídia, isto é, classificação de eventos ou ações em vídeos. Diferentes abordagens baseadas em GP serão também avaliadas para a aplicação alvo do projeto. (AU)

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