Defesa de Dissertação de Mestrado da aluna Debora Stuck Delgado de Souza.
Título da dissertação: Ferramenta de Anotação de Vídeos Semiautomática
Resumo: Cada vez mais os vídeos fazem parte do nosso cotidiano. Plataformas como Youtube, Facebook e Instagram, recebem uma grande quantidade de horas de vídeos diariamente. Com isso, vem crescendo o interesse em resolver problemas ligados à área de Visão Computacional. No caso do Aprendizado Supervisionado, a qualidade das anotações dos dados é mais um ponto importante para o sucesso das pesquisas. Existem várias ferramentas de anotação disponíveis no mercado, porém poucas com o foco nos quadros relevantes e com suporte a modelos de Inteligência Artificial. Somado a isso, é perceptível a crescente busca em se obter dados estatísticos de diversos esportes, principalmente futebol, tanto para melhoria de performance de atletas e equipes quanto para plataformas de apostas. Neste sentido, este trabalho consiste na criação de uma ferramenta de anotação de vídeos semiautomática, focada na detecção de ações e conectada a um modelo de Rede Neural Convolucional (RNC) treinado em vídeos de partidas de futebol, que apresenta sugestões para validação do anotador. Para novas classificações, as features extraídas da RNC são reduzidas com a Principal Component Analysis (PCA) e a Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) para a utilização do algoritmo de K-Nearest Neighbors (KNN). Além disso, o sistema possibilita a conexão entre pessoas que possuam um conjunto de dados e anotadores.
Orientador: Prof. Dr. Helio Côrtes Vieira Lopes
Co-orientador: Prof. Dr. Luiz José Schirmer Silva
Banca: Profª. Drª. Simone Diniz Junqueira Barbosa | Prof. Dr. Alberto Barbosa Raposo | Prof. Dr. Fernando Alberto Correia dos Santos Junior
Assista a defesa pelo link: https://puc-rio.zoom.us/j/94915325039?pwd=ZUpaWXlIRGtDa1F4bDdvc0hIUHF5UT09