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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Temporally sorting images from real-world events

Texto completo
Autor(es):
Padilha, Rafael [1] ; Andalo, Fernanda A. [1] ; Lavi, Bahram [1] ; Pereira, Luis A. M. [1] ; Rocha, Anderson [1]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Inst Comp, Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 1
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: PATTERN RECOGNITION LETTERS; v. 147, p. 212-219, JUL 2021.
Citações Web of Science: 2
Resumo

As smartphones become ubiquitous in modern life, every major event \& mdash; from musical concerts to ter-rorist attempts \& mdash; is massively captured by multiple devices and instantly uploaded to the Internet. Once shared through social media, the chronological order between available media pieces cannot be reliably recovered, hindering the understanding and reconstruction of that event. In this work, we propose data -driven methods for temporally sorting images originated from heterogeneous sources and captured from distinct angles, viewpoints, and moments. We model the chronological sorting task as an ensemble of binary classifiers whose answers are combined hierarchically to estimate an image \& rsquo;s temporal position within the duration of the event. We evaluate our method on images from the Notre-Dame Catedral fire and the Grenfell Tower fire events and discuss research challenges for analyzing data from real-world forensic events. Finally, we employ visualization techniques to understand what our models have learned, offering additional insights to the problem. (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved. (AU)

Processo FAPESP: 17/21957-2 - Encontrando Evidências Visuais da Passagem do Tempo
Beneficiário:Rafael Soares Padilha
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 18/05668-3 - Coerência espaço-temporal e de características a partir de dados heterogêneos
Beneficiário:Bahram Lavi Sefidgari
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 18/16548-9 - Aprendendo pistas visuais da passagem do tempo
Beneficiário:Luis Augusto Martins Pereira
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado