Aprendizado ativo para recuperação e classificação de imagens

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Bressan, Rafael Staiger
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Informática
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Banco de dados
Processamento de imagens
Sistemas de reconhecimento de padrões
Data bases
Image processing
Pattern recognition systems
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Ciência da Computação
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4534
Resumo: Currently, 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.
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spelling Aprendizado ativo para recuperação e classificação de imagensActive learning for image retrieval and classificationBanco de dadosProcessamento de imagensSistemas de reconhecimento de padrõesData basesImage processingPattern recognition systemsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRACiência da ComputaçãoCurrently, 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.Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do ParanáFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Secretaria da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior (SETI)Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)Atualmente, 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.Universidade Tecnológica Federal do ParanáCornelio ProcopioBrasilPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUTFPRSaito, Priscila Tiemi Maedahttp://lattes.cnpq.br/6652293216938994Bugatti, Pedro Henriquehttp://lattes.cnpq.br/2177467029991118Sanches, Danilo Sipolihttp://lattes.cnpq.br/6377657274398145Paschoal, Alexandre Rossihttp://lattes.cnpq.br/5834088144837137Júnior, Sylvio Barbonhttp://lattes.cnpq.br/8086324432194233Saito, Priscila Tiemi Maedahttp://lattes.cnpq.br/6652293216938994Bressan, Rafael Staiger2019-11-08T18:53:02Z2019-11-08T18:53:02Z2018-08-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBRESSAN, Rafael Staiger. Aprendizado ativo para recuperação e classificação de imagens. 2018. 86 f. Dissertação (Mestrado em Informática) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2018.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4534porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2019-11-09T06:00:42Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/4534Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.bropendoar:2019-11-09T06:00:42Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
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