Aprendizado ativo para recuperação e classificação de imagens

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSaito, Priscila Tiemi Maeda-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6652293216938994-
Autor(es): dc.contributorBugatti, Pedro Henrique-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2177467029991118-
Autor(es): dc.contributorSanches, Danilo Sipoli-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6377657274398145-
Autor(es): dc.contributorPaschoal, Alexandre Rossi-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5834088144837137-
Autor(es): dc.contributorJúnior, Sylvio Barbon-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8086324432194233-
Autor(es): dc.contributorSaito, Priscila Tiemi Maeda-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6652293216938994-
Autor(es): dc.creatorBressan, Rafael Staiger-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:13:01Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:13:01Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-11-07-
Data de envio: dc.date.issued2019-11-07-
Data de envio: dc.date.issued2018-08-15-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4534-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/670272-
Descrição: dc.descriptionCurrently, image databases have been growing, resulting in the need for optimization and acceleration of the image retrieval and classification processes, together with the improvement of the quality of the returned results. In this context, this work proposes the use of active learning strategies for image classification and retrieval, in order to select more informative samples and to minimize the interaction of the specialist during the learning process. In addition, new active learning strategies are proposed for classification and content-based image retrieval tasks. To validate the proposals, experiments were performed using datasets from different application domains. From the obtained results, it is possible to observe significant gains presented by the proposals in relation to the strategies widely used in the literature.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionSecretaria da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior (SETI)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)-
Descrição: dc.descriptionAtualmente, bancos de dados de imagens vêm crescendo, surgindo a necessidade de otimização e de aceleração dos processos de recuperação e classificação de imagens, em conjunto com a melhoria da qualidade dos resultados retornados. Neste contexto, este trabalho propõe a utilização de estratégias de aprendizado ativo para classificação e recuperação de imagens, de forma a selecionar amostras mais informativas e minimizar a interação do especialista durante o processo de aprendizado. Além disso, novas estratégias de aprendizado ativo são propostas para as tarefas de classificação e de recuperação de imagens baseadas em conteúdo. Para validação das propostas, foram realizados experimentos utilizando conjuntos de dados de diferentes domínios de aplicação. A partir dos resultados obtidos, é possível observar ganhos significativos apresentados pelas propostas em relação às estratégias amplamente utilizadas na literatura.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCornelio Procopio-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Informática-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectBanco de dados-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagens-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrões-
Palavras-chave: dc.subjectData bases-
Palavras-chave: dc.subjectImage processing-
Palavras-chave: dc.subjectPattern recognition systems-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da Computação-
Título: dc.titleAprendizado ativo para recuperação e classificação de imagens-
Título: dc.titleActive learning for image retrieval and classification-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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