Classificação de ações em vídeos por meio de redes neurais convolucionais baseadas em grafos

• Autor(a) principal: Costa, Felipe Franco
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30169
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Aprendizado do computador; Teoria dos grafos; Visão por computador; Machine learning; Graph theory; Computer vision; Ciência da Computação

Métodos para classificação de vídeos têm evoluido por meio de propostas baseadas em arquiteturas end-to-end para aprendizagem profunda. Diversos trabalhos da literatura têm corroborado que tais modelos end-to-end são eficazes para o aprendizado de características intrínsecas às imagens (ou frames de um vídeo), quando comparados a descritores tradicionais (handcrafted). Assim, de maneira geral, utiliza-se redes neurais convolucionais para realizar o aprendizado profundo em vídeos. Quando aplicadas a tais contextos as mesmas podem apresentar variações baseadas em informações temporais, em células de memória (e.g. long-short term memory - LSTM) ou até mesmo métodos de entrada de fluxo óptico para auxílio de convolução. Porém, apesar de serem, de certa forma, eficazes para a classificação de vídeos, as mesmas negligenciam a análise global de vídeos, aceitando apenas alguns poucos frames por lote de processamento para treino e inferência. Além disso, não consideram o relacionamento semântico entre diferentes vídeos pertencentes a um mesmo contexto para auxiliar o processo de classificação. Dessa forma, o presentre trabalho visa preencher essas lacunas existentes. Para tanto, serão utilizados conceitos de agrupamento de informação e detecção contextual por meio de redes convolucionais baseadas em grafos (graph convolutional networks). Por meio de tal arquitetura espera-se propor um método capaz de criar e explorar o relacionamento entre diferentes vídeos de um dado contexto, visando melhor eficácia quando comparadao aos métodos do estado da arte.