Banca de QUALIFICAÇÃO: LUCAS MENDES MASSA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LUCAS MENDES MASSA
DATA : 26/09/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Instituto de Computação -- Sala 15 (reuniões).
TÍTULO:

Desmembrando Representações com Autoencoders Variacionais

 

 

 

 

PALAVRAS-CHAVES:

• Aprendizado profundo (Deep Learning)
• Autoencoders Variacionais (VAEs)
• Aprendizagem de Representações Desmembradas (Disentangled Representation Learning)
• Reconhecimento facial

PÁGINAS: 35
RESUMO:

Nos últimos anos, o aprendizado profundo (deep learning) emergiu como uma área de pesquisa transformadora dentro da inteligência artificial, trazendo tecnologias de ponta aplicáveis em diversos contextos, como visão computacional e processamento de linguagem natural. A capacidade desses modelos de capturar padrões subjacentes em dados complexos e transformá-los em representações úteis tem sido um dos principais fatores para seu sucesso. No entanto, uma limitação importante desses modelos é a forma como eles aprendem representações, frequentemente misturando fatores de variação que, para humanos, seriam considerados separadamente. A aprendizagem de representações desmembradas (disentangled representation learning) surge como uma abordagem promissora para resolver esse problema, permitindo que modelos identifiquem e separem fatores independentes de variação nos dados. Isso é particularmente relevante em aplicações que envolvem imagens faciais, como reconhecimento facial, análise de expressões e anti-spoofing. Recentemente, modelos baseados em autoencoders variacionais (VAEs) têm mostrado resultados promissores na extração de atributos faciais, como identidade e expressão, por meio de representações desmembradas. O objetivo deste trabalho é investigar a aplicação de modelos baseados em VAEs no contexto de aprendizagem de representações desmembradas, com foco na extração de atributos faciais. A pesquisa buscará compreender a controlabilidade e a topologia do espaço latente, com o intuito de melhorar o desempenho de tarefas relacionadas a imagens faciais, como reconhecimento de identidade e expressão facial, além de explorar a geração controlada de imagens.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2087442 - TIAGO FIGUEIREDO VIEIRA
Interno(a) - 1803490 - BRUNO COSTA E SILVA NOGUEIRA
Externo(a) à Instituição - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS - UFRN
Externo(a) à Instituição - TSANG ING REN - UFPE
Externo(a) à Instituição - WILLIAM ROBSON SCHWARTZ - UFMG