Recuperação de Informação Visual

Avanços em técnicas de aquisição, compressão e transmissão de dados têm permitido a criação de bibliotecas de mídia digital cada vez maiores. Na medida em que cresce o volume de imagens e vídeos nessas coleções, cresce também o interesse em sistemas capazes de gerenciá-los de maneira eficiente. Essa dificuldade vem sendo resolvida por meio de sistemas capazes de abstrair representações semânticas de alto nível a partir das informações de baixo nível desses dados. Devido à complexidade desse material, existem quatro desafios principais na construção tais sistemas: (1) implementar algoritmos para codificar as propriedades de baixo nível de imagens e vídeos em vetores de características; (2) desenvolver uma medida de similaridade para comparar esses dados a partir de seus vetores; (3) responder rapidamente a consultas por similaridade sobre, potencialmente, milhões de entradas; e (4) apresentar os resultados de forma amigável ao usuário. Inúmeras técnicas têm sido propostas para atender a esses requisitos. Todavia, apesar de todos os esforços o gerenciamento de dados mutimídia ainda está em seu estado preliminar. Este seminário apresenta uma visão geral de diferentes métodos propostos para atender aos quesitos supracitados, analisando as suas contribuições teóricas e empíricas para a recuperação de informação visual.

Dr. Jurandy G. Almeida Jr

Jurandy Almeida possui graduação em Ciência da Computação (UNESP, 2004), mestrado (2007) e doutorado (2011) em Ciência da Computação (UNICAMP), com estágio doutoral no Dept. of Computing Science, University of Alberta em Edmonton, Canadá. Atualmente, é pesquisador colaborador e realiza estágio pós-doutoral no Instituto de Computação da UNICAMP. Possui trabalhos publicados em renomadas revistas e conferências nacionais e internacionais. Realiza pesquisa nas áreas de Banco de Dados, Processamento de Imagens e Visão Computacional, atuando, principalmente, em temas relacionados à Recuperação de Imagens e Vídeos.

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