Thiago Vallin Spina

Pós-doutorado

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Orientou

Produções bibliográficas

• Spina, Thiago V. ; VASCONCELOS, GUSTAVO J. Q. ; GONCALVES, HENRIQUE M. ; LIBEL, GUSTAVO C. ; PEDRINI, HELIO ; CARVALHO, TIAGO J. ; ARCHILHA, NATHALY L. . Towards Real Time Segmentation of Large-Scale 4D Micro/Nanotomography Images in the Sirius Synchrotron Light Source. MICROSCOPY AND MICROANALYSIS , v. 24, p. 92-93, 2018.

• HASHEMI, JORDAN ; TEPPER, MARIANO ; VALLIN SPINA, THIAGO ; ESLER, AMY ; MORELLAS, VASSILIOS ; PAPANIKOLOPOULOS, NIKOLAOS ; EGGER, HELEN ; DAWSON, GERALDINE ; SAPIRO, GUILLERMO . Computer Vision Tools for Low-Cost and Noninvasive Measurement of Autism-Related Behaviors in Infants. Autism Research and Treatment , v. 2014, p. 1-12, 2014.

• SPINA, THIAGO V ; MIRANDA, PAULO ; FALCAO, ALEXANDRE X . Hybrid approaches for interactive image segmentation using the Live Markers paradigm. IEEE Transactions on Image Processing , v. 23, p. 1-1, 2014.

• MINGIREANOV FILHO, IVAN ; VALLIN SPINA, THIAGO ; XAVIER FALCÃO, ALEXANDRE ; CAMPANE VIDAL, ALEXANDRE . Segmentation of sandstone thin section images with separation of touching grains using optimum path forest operators. Computers & Geosciences , v. 57, p. 146-157, 2013.

• Miranda, Paulo A. V. ; FALCÃO, A. X. ; SPINA, T. V. . Riverbed: A Novel User-Steered Image Segmentation Method Based on Optimum Boundary Tracking. IEEE Transactions on Image Processing , v. 21, p. 3042-3052, 2012.

• Spina, Thiago V. ; DE MIRANDA, PAULO A. V. ; FALCÃO, ALEXANDRE X. . INTELLIGENT UNDERSTANDING OF USER INTERACTION IN IMAGE SEGMENTATION. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence , v. 26, p. 1265001, 2012.

• MINETTO, R. ; Spina, T.V. ; Falcão, A.X. ; Leite, N.J. ; Papa, J.P. ; STOLFI, J. . IFTrace: Video segmentation of deformable objects using the Image Foresting Transform. Computer Vision and Image Understanding (Print) , v. 116, p. 274-291, 2012.

• Tavares, Anderson Carlos Moreira ; Miranda, Paulo André Vechiatto ; SPINA, THIAGO VALLIN ; Falcão, Alexandre Xavier . A Supervoxel-Based Solution to Resume Segmentation for Interactive Correction by Differential Image-Foresting Transforms. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 10225, p. 107-118.

• Falcão, Alexandre ; SPINA, THIAGO ; Martins, Samuel ; Phellan, Renzo . Medical image segmentation using Object Shape Models: A critical review on recent trends, and alternative directions. Computational Vision and Medical Image Processing V. 1ed.: CRC Press, 2015, v. , p. 9-15.

• VASCONCELOS, GUSTAVO J. Q. ; Spina, T.V. ; PEDRINI, HELIO . Low-Cost Domain Adaptation for Crop and Weed Segmentation. In: 25th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2021, Porto, Portugal. 25th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2021.

• GONCALVES, HENRIQUE M. ; VASCONCELOS, G. J. Q. ; ROSA, P. R. R. ; Carvalho, M. ; ARCHILHA, N. L. ; SPINA, THIAGO VALLIN . cudaIFT: 180x Faster Image Foresting Transform for Waterpixel Estimation using CUDA. In: 14th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2019, Praga, República Tcheca. 14th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2019. v. 4. p. 395-404.

• ESCHWEILER, DENNIS ; Spina, Thiago V. ; CHOUDHURY, ROHAN C. ; MEYEROWITZ, ELLIOT ; CUNHA, ALEXANDRE ; STEGMAIER, JOHANNES . CNN-Based Preprocessing to Optimize Watershed-Based Cell Segmentation in 3D Confocal Microscopy Images. In: 2019 IEEE 16th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2019, Venice. 2019 IEEE 16th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2019), 2019. p. 223.

• SPINA, THIAGO V ; STEGMAIER, JOHANNES ; FALCAO, ALEXANDRE X. ; MEYEROWITZ, ELLIOT ; CUNHA, ALEXANDRE . SEGMENT3D: A web-based application for collaborative segmentation of 3D images used in the shoot apical meristem. In: 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018, Washington. 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018. p. 391.

• STEGMAIER, JOHANNES ; Spina, Thiago V. ; FALCAO, ALEXANDRE X. ; BARTSCHAT, ANDREAS ; MIKUT, RALF ; MEYEROWITZ, ELLIOT ; CUNHA, ALEXANDRE . Cell segmentation in 3D confocal images using supervoxel merge-forests with CNN-based hypothesis selection. In: 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018, Washington. 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018. p. 382.

• PHELLAN, R. ; LINDNER, T. ; HELLE, M. ; SPINA, T. V. ; FALCÃO, A. X. ; FORKERT, N. D. . 4D ASL MRA simulated phantoms with added noise learned by using neural styling. In: Joint MICCAI-Workshops on Computing and Visualization for Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting (CVII-STENT), 2018, Granada, Espanha. Stoyanov D. et al. (eds) Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting, and Large-Scale Annotation of Biomedical Data and Expert Label Synthesis. LABELS 2018, CVII-STENT 2018. Lecture Notes in Computer Science, 2018.

• BOTTER MARTINS, SAMUEL ; VALLIN SPINA, THIAGO ; YASUDA, CLARISSA ; FALCÃO, ALEXANDRE X. . A multi-object statistical atlas adaptive for deformable registration errors in anomalous medical image segmentation. In: SPIE Medical Imaging, 2017, Orlando. org.crossref.xschema._1.Title@4cd8c48e, 2017. v. 10133. p. 101332G-101332G-8.

• SPINA, THIAGO VALLIN ; MARTINS, SAMUEL BOTTER ; Falcao, Alexandre Xavier . Interactive Medical Image Segmentation by Statistical Seed Models. In: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016, Sao Paulo. 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016. p. 273.

• SPINA, T. V. ; XAVIER FALCÃO, ALEXANDRE . Robot users for the evaluation of boundary-tracking approaches in interative image segmentation. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2014, Paris, France. 21st International Conference on Image Processing (ICIP), 2014.

• RAUBER, PAULO E. ; FALCAO, ALEXANDRE X. ; Spina, Thiago V. ; DE REZENDE, PEDRO J. . Interactive Segmentation by Image Foresting Transform on Superpixel Graphs. In: 2013 XXVI SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2013, Arequipa. 2013 XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2013. p. 131.

• HASHEMI, JORDAN ; SPINA, THIAGO VALLIN ; TEPPER, MARIANO ; ESLER, AMY ; MORELLAS, VASSILIOS ; PAPANIKOLOPOULOS, NIKOLAOS ; SAPIRO, GUILLERMO . A computer vision approach for the assessment of autism-related behavioral markers. In: 2012 IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL), 2012, San Diego. 2012 IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL). p. 1.

• SPINA, T. V. ; FALCÃO, A. X. ; MIRANDA, P. A. V. . User-Steered Image Segmentation using Live Markers. In: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2011, Sevilha. 14th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2011.

• Miranda, Paulo A. V. ; FALCAO, ALEXANDRE X. ; Spina, Thiago V. . The riverbed approach for user-steered image segmentation. In: 2011 18th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2011), 2011, Brussels. 2011 18th IEEE International Conference on Image Processing. p. 3133.

• SPINA, T V ; FALCAO, A X . Intelligent Understanding of User Input Applied to Arc-Weight Estimation for Graph-Based Foreground Segmentation. In: 2010 23rd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2010), 2010, Gramado. 2010 23rd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. p. 164.

• SPINA, T. V. ; MONTOYA-ZEGARRA, J. A ; FALCÃO, A. X. ; MIRANDA, P. A. V. . Fast interactive segmentation of natural images using the image foresting transform. In: 16th International Conference on Digital Signal Processing, 2009, Santorini. Digital Signal Processing, 2009. p. 1-8.

• SPINA, T. V. ; MONTOYA-ZEGARRA, J. A ; MIRANDA, P. A. V. ; FALCÃO, A. X. . Improving user control with minimum involvement in user-guided segmentation by image foresting transform. In: 13th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2009, Münster. Computer Analysis of Images and Patterns, 2009. v. 5702. p. 971-978.

• MINETTO, R. ; PAPA, J. P. ; SPINA, T. V. ; FALCÃO, A. X. ; LEITE, N. J. ; STOLFI, J. . Fast and Robust Object Tracking Using Image Foresting Transform. In: 16th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2009, Chalkida. 16th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2009. IWSSIP 2009., 2009. p. 1-4.

• SPINA, T. V. ; MONTOYA-ZEGARRA, J. A ; ANDRIJAUSKAS, F. ; FARIA, F. A. ; ZAMPIERI, C. E. A. ; PINTO-CÁCERES, S. M. ; CARVALHO, T. J. ; FALCÃO, A. X. . A comparative study among pattern classifiers in interactive image segmentation. In: XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009, Rio de Janeiro. XXIInd Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009.

• SPINA, T. V. . Detecção de características do ambiente utilizando sonares para navegação em corredores de escritórios. In: X Jornada de Iniciação Científica do Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer, 2008, Campinas. Anais da X Jornada de Iniciação Científica do Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer. Campinas: Editora do CTI, 2008. p. 103-106.

• SPINA, T. V. . Adaptação de coordenadas e criação de comportamentos para o módulo Trajec Control do Projeto Aural. In: X Jornada de Iniciação Científica do Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer, 2008, Campinas. Anais da X Jornada de Iniciação Científica do Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer. Campinas: Editora do CTI, 2008. p. 99-102.

• SPINA, T. V. . Desenvolvimento do software supervisor para o ambiente JaVox-Nomad. In: IX Jornada de Iniciação Científica do Centro de Pesquisa Renato Archer, 2007, Campinas. Anais da IX Jornada de Iniciacao Científica do Centro de Pesquisa Renator Archer. Campinas: Editora CenPRA, 2007. p. 78-82.

• VASCONCELOS, G. J. Q. ; ANTONIETI, G. ; LIBEL, G. C. ; ROSA, P. R. R. ; ARCHILHA, N. L. ; CARVALHO, T. J. ; PEDRINI, H. ; SPINA, T. V. . Evaluation of Segmentation Methods Based on Classification Patterns for Micro-Tomography Applications in Rock Analysis. In: Workshop of Works in Progress of the Conference on Graphics, Patterns, and Images, 2018, Foz do Iguaçu, Brazil. Workshop of Works in Progress of the Conference on Graphics, Patterns, and Images, 2018.

• SPINA, T. V. ; FALCÃO, A. X. . Segmentação interativa de imagens naturais baseada na transformada imagem-floresta. In: V Workshop de Teses de Doutorado, 2009, Campinas. V Workshop de Teses de Doutorado, 2009.

• SPINA, T. V. ; MIQUELES, E. X. . High-Throughput 3D Image Reconstruction, Visualization, and Segmentation of Large-Scale Data at the Sirius Synchrotron Light Source. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• HASHEMI, JORDAN ; Spina, T.V. ; TEPPER, MARIANO ; ESLER, AMY ; MORELLAS, VASSILIOS ; PAPANIKOLOPOULOS, NIKOLAOS ; SAPIRO, GUILLERMO . A computer vision approach for aiding in the Autism Observation Scale for Infants test: automatic monitoring of visual attention. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• Spina, T.V. ; HASHEMI, JORDAN ; TEPPER, MARIANO ; ESLER, AMY ; MORELLAS, VASSILIOS ; PAPANIKOLOPOULOS, NIKOLAOS ; SAPIRO, GUILLERMO . Automatically Aiding the Assessment of Atypical Motor Patterns for Autism Spectrum Disorder Diagnosis. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FALCÃO, A. X. ; Spina, T.V. ; Miranda, Paulo A. V. ; CAPPABIANCO, F. . Graph-Based Image Segmentation (Tutorial). 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• Spina, T.V. ; FALCÃO, A. X. . FOMTrace: Interactive Video Segmentation By Image Graphs and Fuzzy Object Models 2016 (Relatório Técnico).

• SPINA, T. V. ; TEPPER, MARIANO ; ESLER, AMY ; MORELLAS, VASSILIOS ; PAPANIKOLOPOULOS, NIKOLAOS ; XAVIER FALCÃO, ALEXANDRE ; SAPIRO, GUILLERMO . Video Human Segmentation using Fuzzy Object Models and its Application to Body Pose Estimation of Toddlers for Behavior Studies 2013 (Relatório Técnico).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2018 - 2019

  Análise em Tempo Real de Imagens 4D de Grande Porte de Micro/Nanotomografia para Pesquisa em Ciência do Solo e Engenharia de Petróleo no Sirius, a nova Fonte de Luz Síncrotron Brasileira, Descrição: Energia permeia todos os aspectos da vida humana. Nós somos dependentes dos recursos naturais da Terra para produzir não apenas a eletricidade que move os aparatos feitos pelo homem, mas também o próprio corpo humano: alimentos são fontes energéticas indispensáveis. Portanto, a Ciência vem sendo pressionada para reduzir as demandas mundiais por energia. Compreender como fluidos são guardados em e/ou fluem através de rochas e solo é fundamental para aprimorar a indústria do petróleo e a agricultura, que correspondem juntas por 1/3 do PIB brasileiro. Tais estudos requerem a análise da morfologia do espaço poroso de rochas e solo em nível microscópico, para entender como ela afeta propriedades macroscópicas como porosidade e permeabilidade. Isso só vem se tornando possível pela invenção recente de poderosos dispositivos para aquisição de imagens, tais como a nova fonte brasileira de luz síncrotron chamada Sirius, capazes de visualizar o espaço poroso de amostras de solo e rocha em condições naturais e em tempo real. Logo, poderosas ferramentas computacionais são necessárias para processar imagens 4D de micro/nanotomografia com tamanho na casa dos Terabytes, no mesmo espaço de tempo. Este projeto de pesquisa se propõe a desenvolver técnicas de segmentação e análise de imagens de ponta, utilizando Computação de Alta Performance e Aprendizado de Máquinas. Nenhuma ferramenta computacional de pesquisa ou comercial é capaz de lidar em tempo real com a quantidade de dados gerada, tornando o nosso projeto único. Para atender as nossas demandas, nós vislumbramos paralelizar algoritmos de processamento de imagens e desenvolver novos métodos utilizando Deep Learning.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Thiago Vallin Spina - Coordenador / Tiago José de Carvalho - Integrante / Nathaly Lopes Archilha - Integrante., Financiador(es): Instituto Serrapilheira - Auxílio financeiro.

• 2016 - 2017

  SAMSAM: segmentação para análise e medidas do meristema apical de plantas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Xavier Falcão em 10/10/2016., Descrição: O problema: o meristema apical do caule é uma rede de células locailzada no topo das plantas responsável por todo o crescimento acima do solo. Visto que a maioria do que os humanos comem, tal como grãos e frutas, deriva do caule, biólogos ao redor do mundo investigam os mecanismos regulatórios que impulsionam o desenvolvimento saudável do meristema e das plantações que dependem disso. Simulações por computador nas quais a forma, o tamanho e a conectividade das células foram idealizados demonstraram recentemente como o transporte de proteínas e hormônios responsáveis pelo crescimento do caule podem ser modelados para gerar padrões observados em laboratório. Contudo, é desejável criar modelos mais realistas derivados diretamente de dados reais. Esse tipo de modelagem requer a segmentação de centenas de células em imagens tridimensionais de microscopia confocal, para análise posterior que envolve o rastreamento da hereditariedade das células utilizando imagens de lapso de tempo. A segmentação completamente automática leva a erros que podem ser propagados para o rastreamento das células, se não forem corrigidos. Logo, o auxílio do usuário é necessário para realizar a segmentação dos objetos com alta acurácia, o que demanda por métodos robustos que minimizem a quantidade necessária de intervenção interativa para prevenir erros causados por cansaço e falta de atenção.Proposta: esta pesquisa de pós-doutorado tem como objetivo investigar soluções que integrem de um modo eficaz e eficiente segmentação automática de imagens e correção interativa. Neste contexto, argumentamos que a aparência das células clama por métodos que tentem segmentá-las automaticamente, porém que provejam ao mesmo tempo um conjunto de voxels semente que possam ser editados interativamente para maior eficácia. Propomos então o desenvolvimento de algoritmos automáticos e interativos derivados do arcabouço da Transformada Imagem-Floresta (IFT) para esse fim, uma ferramenta para o projeto de operadores de processamento de imagens baseados em conectividade ótima. Para reduzir ainda mais o esforço do usuário e aumentar a robusteza do resultado, implementaremos as nossas técnicas em uma ferramenta para segmentação colaborativa on-line desenvolvida no Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech). Os usuários irão segmentar porções menores da imagem, cujo resultado será unido em seguida através de análise de consenso para obter o resultado final.Justificativa e resultados esperados: O projeto irá ser desenvolvido na Caltech sob a supervisão do Prof. Dr. Elliot Meyerowitz e do Dr. Alexandre Cunha, aumentando assim a experiência internacional do candidato e a rede de colaboração de nosso grupo no exterior. Eles estão explicitamente interessados em uma parceria de longo prazo e tem grande experiência no tópico, possuindo ao mesmo tempo centenas de imagens que podem ser mineradas para produzir os modelos supracitados. Nós esperamos que a aplicação on-line seja útil para biólogos estudando plantas o redor do mundo, e que ela possa ser estendida pra outros domínios tais como segmentação de imagens médicas, seguindo o princípio de integração entre técnicas automáticas e interativas. (AU). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Vallin Spina - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Elliot Meyerowitz - Integrante / Alexandre Cunha - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2015 - 2017

  Segmentação de imagens médicas: como integrar modelos de aparência/forma e correção interativa com o mínimo de intervenção do usuário?, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Xavier Falcão em 10/10/2016., Descrição: A segmentação de imagens médicas (ressonância magnética e tomografia computadorizada) visa delinear de forma precisa estruturas do corpo humano para fins de análise quantitativa no diagnóstico e tratamento de doenças. Modelos de aparência/forma dessas estruturas podem ser aprendidos e utilizados para segmentar novas imagens automaticamente. No entanto, falhas na segmentação automática não contam com soluções interativas eficazes e eficientes para corrigir erros sem destruir as partes corretamente segmentadas e minimizar o envolvimento do usuário. Na prática e com frequência, a segmentação manual/interativa é realizada do início para correção - um processo enfadonho e sujeito a erros por cansaço e desatenção do usuário. Este projeto de Pós-Doutoramento tem por meta investigar soluções que integrem de forma eficiente e eficaz a segmentação automática de imagens médicas baseada em modelos de aparência/forma e a correção interativa. Neste contexto, o projeto visa continuar e integrar trabalhos preliminares do grupo que: (a) convertem uma solução qualquer de segmentação em uma floresta de caminhos ótimos - um grafo acíclico onde cada objeto é representado pela união de árvores com raízes (sementes) no seu interior; (b) permitem a correção diferencial da segmentação por adição e remoção de marcadores (conjuntos de sementes conexas) - i.e., adição e remoção de árvores da floresta; e (c) corrigem pequenas falhas de segmentação por suavização dos objetos. A proposta inclui o desenvolvimento e a validação de novas soluções para o item (a) e a validação das soluções atuais para os itens (a) e (c). A correção da segmentação também permite a atualização do modelos de aparência/forma pela inclusão de um novo exemplo de treinamento. Este aspecto também será avaliado no trabalho.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Vallin Spina - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2011 - 2015

  Segmentação interativa de objetos em vídeo digital usando grafos e modelos nebulosos de conhecimento de conteúdo, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Xavier Falcão em 10/10/2016., Descrição: Um dos desafios de expressar o conteúdo de um vídeo se apresenta na forma de segmentar precisamente seus objetos semânticos (e.g., pessoas, objetos, animais). Soluções automáticas para este problema são frequentemente inviáveis devido à grande heterogeneidade de cenas naturais. Logo, a segmentação é mais factível combinando o conhecimento de alto nível do usuário sobre o objeto de interesse com a capacidade de delineamento preciso da máquina. Portanto, passa a ser necessário maximizar a eficácia da interação do usuário com o sistema, através da minimização da necessidade de sua intervenção na tarefa de segmentação provendo ao mesmo tempo controle total sobre o processo. Propomos abordar tais questões através do estudo e desenvolvimento de modelos dinâmicos de conhecimento de conteúdo que substituam o usuário em tarefas de reconhecimento do objeto no restante do vídeo, após a segmentação interativa do objeto em um quadro inicial. Mais precisamente, estamos interessados em criar modelos nebulosos (fuzzy), tanto 2D como 3D, que explorem o conhecimento adquirido com a segmentação em quadros anteriores para executar a segmentação do quadro atual. Um candidato ideal para esta atividade é o modelo das nuvens (Object Cloud Model --- OCM), que trata reconhecimento e delineamento de forma sinérgica. Este modelo define, para cada posição no quadro, uma região de incerteza onde a borda do objeto deve estar localizada, enquanto o delineamento é feito utilizando a transformada imagem-floresta (Image Foresting Transform --- IFT) --- uma metodologia para o desenvolvimento de operadores de processamento de imagens baseados em conexidade (grafos). O grande desafio é descobrir maneiras de criar OCMs em vídeo digital, visto que tais modelos necessitam de um conjunto de imagens de treinamento composto por segmentações do objeto em diferentes poses, e como atualizá-los dinamicamente ao longo do vídeo. Mais ainda, queremos tratar problemas como auto-oclusões e objetos que giram em torno de si próprios (e.g., bailarinas e dançarinos) encontrando a projeção bidimensional de uma nuvem 3D --- elaborada a partir de modelos genéricos tridimensionais do objeto --- que melhor segmente o objeto em um quadro do vídeo. Por fim, o framework de segmentação a ser desenvolvido será validado no contexto de edição de vídeo (i.e., composição por alpha matting). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Vallin Spina - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

Prêmios