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Metadata

1. Identity statement
Reference TypeConference Paper (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Holder Codeibi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identifier8JMKD3MGPAW/3S45E55
Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.21.22.17
Last Update2018:10.21.22.17.06 (UTC) victor.lucio10@gmail.com
Metadata Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.21.22.17.06
Metadata Last Update2022:05.18.22.18.34 (UTC) administrator
Citation KeyLucioAlme:2018:ClGêVí
TitleClassificação de Gênero de Vídeo usando Fusão de Redes Neurais Convolucionais
FormatOn-line
Year2018
Access Date2024, Apr. 27
Number of Files1
Size148 KiB
2. Context
Author1 Lucio, Victor
2 Almeida, Jurandy
Affiliation1 UNIFESP
2 UNIFESP
EditorRoss, Arun
Gastal, Eduardo S. L.
Jorge, Joaquim A.
Queiroz, Ricardo L. de
Minetto, Rodrigo
Sarkar, Sudeep
Papa, João Paulo
Oliveira, Manuel M.
Arbeláez, Pablo
Mery, Domingo
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Spina, Thiago Vallin
Mendes, Caroline Mazetto
Costa, Henrique Sérgio Gutierrez
Mejail, Marta Estela
Geus, Klaus de
Scheer, Sergio
e-Mail Addressvictor.lucio10@gmail.com
Conference NameConference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
Conference LocationFoz do Iguaçu, PR, Brazil
Date29 Oct.-1 Nov. 2018
PublisherSociedade Brasileira de Computação
Publisher CityPorto Alegre
Book TitleProceedings
Tertiary TypeUndergraduate Work
History (UTC)2018-10-21 22:17:06 :: victor.lucio10@gmail.com -> administrator ::
2022-05-18 22:18:34 :: administrator -> :: 2018
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
KeywordsRedes Neurais Convolucionais
Processamento de Vídeos
Aprendizado Profundo
AbstractA geração de dados de vídeo atualmente ocorre de maneira muito rápida e em grande escala, os dispositivos móveis com essa capacidade estão cada vez mais difundidos, gerando um grande conteúdo de dados, que precisam ser catalogados e recuperados de maneira eficiente, utilizando por exemplo, informações de alto nível detectadas por sistemas de recuperação de dados, o que facilita a busca para o usuário final. A classificação automática de de vídeos por gênero é o primeiro passo para catalogar grandes coleções. Nesse contexto, muitos trabalhos vêm sendo feitos utilizando redes neurais convolucionais e algoritmos de classificação clássicos, ou até a combinação do último, que virou uma técnica difundida pela quantidade de característica que podem ser combinadas, melhorando assim o desempenho final. Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta de classificação utilizando fusão de redes convolucionais de aprendizado profundo, uma abordagem inédita na base de dados utilizada.
Arrangementurlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2018 > Classificação de Gênero...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 21/10/2018 19:17 1.2 KiB 
4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPAW/3S45E55
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPAW/3S45E55
Languagept
Target Filesibgrapi_2018_camera (2) (2).pdf
User Groupvictor.lucio10@gmail.com
Visibilityshown
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Mirror Repositorysid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Next Higher Units8JMKD3MGPAW/3RPADUS
Citing Item Listsid.inpe.br/sibgrapi/2018/09.03.20.37 13
sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24 1
Host Collectionsid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notes
Empty Fieldsarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume


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