Bolsa 19/03277-0 - Visão computacional, Reconhecimento de padrões - BV FAPESP
Processo: 19/03277-0
Supervisor no Exterior: Antoine Manzanera
Local de pesquisa : Ecole Nationale Supérieure des Techniques Avancées (ENSTA), França
Vinculado à bolsa: 16/23763-8 - Modelagem e análise de redes complexas para visão computacional, BP.DR
Assunto(s): Visão computacional Reconhecimento de padrões
Rede complexa está sendo cada vez mais utilizada devido à sua flexibilidade e capacidade de representar e analisar qualquer sistema discreto e muitos tipos de dados. Nesse sentido, o reconhecimento de padrões e as redes complexas surgem como uma alternativa importante na ciência de dados. O reconhecimento de padrões nas redes visa a extração de características para classificar redes em larga escala em várias classes, em vez de se concentrar nas propriedades de topologia de uma rede isolada. Existe uma enorme literatura sobre extração de características e classificação de dados baseada em redes regulares (por exemplo, convolucional). No entanto, apesar dos progressos significativos alcançados, existe uma procura crescente de métodos mais gerais e sofisticados, em particular no caso de dados altamente irregulares ou esparsos. O objetivo desta proposta é o desenvolvimento de métodos para a caracterização da topologia de redes, dando especial atenção às redes que modelam imagem e vídeo. Para tanto, nesta proposta pretende-se investigar diferentes formas de obter recursos de redes utilizando a transformada de distância. Mais precisamente, a transformada da distância será aplicada na rede e as informações sobre as distâncias obtidas (ou rótulos) serão utilizadas para caracterizar diferentes topologias de rede, a fim de realizar tarefas de classificação no contexto do reconhecimento de padrões. Neste projeto de pesquisa, a transformada da distância é então consideradas como a ferramenta fundamental para: (1) extrair características significativas dos dados distribuídos em qualquer tipo de rede e (2) permitir uma rede complexa (irregular, esparso, multi-camadas, etc.) ser processada como uma rede regular.O desenvolvimento de novos métodos para reconhecimento de padrões e análise de redes complexas é uma etapa importante do projeto de doutorado do aluno. Portanto, pretende-se contribuir com métodos para caracterização de redes usando métricas estatísticas e recursos aprendidos (rede neural) a partir das informações da transformaa da distância na rede. Os métodos desenvolvidos também contribuirão para o campo de visão computacional e para a ciência de dados, com novos métodos para extração de características e reconhecimento de padrões.