Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Móre, Martin Duarte
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| Orientador(a): |
Barros, Rodrigo Coelho
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8983
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Resumo: |
Grande parte dos dados que produzimos atualmente estão na forma de fotografias digitais, o que aumenta a demanda por aplicações de edição de imagens. Contudo, manipulação de imagens contém uma curva de aprendizado íngreme; desta forma, seria extremamente valioso automatizar ou simplificar este processo artístico para torná-lo mais acessível. Neste estudo, nós investigamos o uso de um subconjunto de linguagem natural (mais específicamente, descrições textuais de objetos) como entrada para automatizar a manipulação de imagens. Nós propomos uma abordagem baseada em aprendizado produnfo para a tarefa de manipulação de imagens baseada em texto que combina treinamento adversário e conceitos de transferência de estilo. Nós avaliamos nosso método, comparamos com abordagens referência e concluímos que nossos resultados possuem qualidade competitiva quando comparados com o estado-da-arte. |
