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Mudança no horário da defesa de FILLIPE LEVI GUEDES MADUREIRA

 

DISCENTE: FILLIPE LEVI GUEDES MADUREIRA
LOCAL: Sala de videoconferência do PROEE no DEL-Departamento de Engenharia Elétrica
TÍTULO: Estudo Dimensional de Características Aplicadas à Leitura Labial
PALAVRAS-CHAVES: dimensão intrínseca, extração de características, leitura labial, HMM
DATA: 31/08/2018
NOVO HORÁRIO: 14:00 HORAS
RESUMO:
Este trabalho é um estudo da relação entre a dimensão intrínseca de vetores de características aplicados à classificação de sinais de vídeo no intuito de realizar-se a leitura labial. Nas tarefas de reconhecimento de padrões, a extração de características relevantes é crucial para um bom desempenho dos classificadores. O ponto de partida foi a reprodução do trabalho de J.R. Movellan [1], que realiza a classificação de gestos labiais com HMM na base de dados Tulips1, utilizando somente o sinal de vídeo. A base é composta pelos primeiros 4 numerais em inglês. O trabalho original utiliza vetores de características de dimensão muito alta em relação ao tamanho da base. Consequentemente, o ajuste de classificadores HMM se tornou problemático. Estratégias de extração de características e esquemas de classificação alternativos foram propostos, a fim de analisar o desempenho da dimensão intrínseca no desempenho de classificadores.
MEMBROS DA BANCA: 
Presidente - 1365912 - EDUARDO OLIVEIRA FREIRE
Interno - 2305358 - JANIO COUTINHO CANUTO
Externo ao Programa - 1911901 - LUCAS MOLINA

 

DISCENTE: FILLIPE LEVI GUEDES MADUREIRA

 

ORIENTADOR: PROF. JUGURTA ROSA MONTALVÃO FILHO

 

LOCAL: Sala de videoconferência do PROEE no DEL-Departamento de Engenharia Elétrica

 

TÍTULO: Estudo Dimensional de Características Aplicadas à Leitura Labial

 

PALAVRAS-CHAVES: dimensão intrínseca, extração de características, leitura labial, HMM

 

DATA: 31/08/2018

 

NOVO HORÁRIO: 14:00 HORAS

 

RESUMO:Este trabalho é um estudo da relação entre a dimensão intrínseca de vetores de características aplicados à classificação de sinais de vídeo no intuito de realizar-se a leitura labial. Nas tarefas de reconhecimento de padrões, a extração de características relevantes é crucial para um bom desempenho dos classificadores. O ponto de partida foi a reprodução do trabalho de J.R. Movellan [1], que realiza a classificação de gestos labiais com HMM na base de dados Tulips1, utilizando somente o sinal de vídeo. A base é composta pelos primeiros 4 numerais em inglês. O trabalho original utiliza vetores de características de dimensão muito alta em relação ao tamanho da base. Consequentemente, o ajuste de classificadores HMM se tornou problemático. Estratégias de extração de características e esquemas de classificação alternativos foram propostos, a fim de analisar o desempenho da dimensão intrínseca no desempenho de classificadores.

 

MEMBROS DA BANCA: 

Presidente - 1365912 - EDUARDO OLIVEIRA FREIRE

Interno - 2305358 - JANIO COUTINHO CANUTO

Externo ao Programa - 1911901 - LUCAS MOLINA

Notícia cadastrada em: 31/08/2018 07:55
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