%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.21.22.17
%2 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.21.22.17.06
%T Classificação de Gênero de Vídeo usando Fusão de Redes Neurais Convolucionais
%D 2018
%A Lucio, Victor,
%A Almeida, Jurandy,
%@affiliation UNIFESP
%@affiliation UNIFESP
%E Ross, Arun,
%E Gastal, Eduardo S. L.,
%E Jorge, Joaquim A.,
%E Queiroz, Ricardo L. de,
%E Minetto, Rodrigo,
%E Sarkar, Sudeep,
%E Papa, João Paulo,
%E Oliveira, Manuel M.,
%E Arbeláez, Pablo,
%E Mery, Domingo,
%E Oliveira, Maria Cristina Ferreira de,
%E Spina, Thiago Vallin,
%E Mendes, Caroline Mazetto,
%E Costa, Henrique Sérgio Gutierrez,
%E Mejail, Marta Estela,
%E Geus, Klaus de,
%E Scheer, Sergio,
%B Conference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
%C Foz do Iguaçu, PR, Brazil
%8 29 Oct.-1 Nov. 2018
%I Sociedade Brasileira de Computação
%J Porto Alegre
%S Proceedings
%K Redes Neurais Convolucionais, Processamento de Vídeos, Aprendizado Profundo.
%X A 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.
%@language pt
%3 sibgrapi_2018_camera (2) (2).pdf