Sistemas de recuperação de imagens baseado em modelos generativos com o dataset FINE

Nome do aluno

 

Fillipe de Almeida Andrade (Universidade Federal da Bahia - UFBA)

 

Título do trabalho

 

Sistemas de recuperação de imagens baseado em modelos generativos com o dataset FINE

 

Resumo do trabalho

 

Uma tarefa particular de recuperação de imagens consiste em identificar e retornar um conjunto de imagens relevantes a partir de uma descrição textual. Embora essa tarefa seja amplamente explorada em domínios relacionados à busca por conteúdo visual, seu uso em contextos específicos, como a recuperação de imagens baseadas em emoções faciais, ainda é pouco investigado. O tema das expressões emocionais ainda é predominantemente explorado por meio de tarefas de classificação de imagens, abordagem amplamente adotada por modelos de deep learning, especialmente por redes neurais convolucionais. Esta proposta de qualificação investiga o uso de visual language models (VLMs), em particular o modelo CLIP, com o objetivo de mapear descrições textuais e imagens faciais em um espaço semântico compartilhado, possibilitando a recuperação de imagens com base em conteúdo emocional. Para viabilizar essa investigação, será construído o conjunto de dados Facial Intensity of Emotions (FINE), contendo anotações de raça, gênero, emoções básicas e múltiplos níveis de intensidade, com garantia de equilíbrio entre as classes. Para o sistema de recuperação de imagens, propõe-se explorar diferentes variantes do modelo CLIP (ViT-L/14, ViT-B/16 e ViT-B/32), tanto no cenário zero-shot quanto com fine-tuning utilizando o dataset proposto. A avaliação será conduzida com base em métricas como Recall@K e acurácia Top-K. Espera-se que a abordagem proposta proporcione ganhos significativos nessas métricas, especialmente em relação a variáveis demográficas, como raça e gênero, em razão do balanceamento promovido pelo dataset desenvolvido.

 

Orientador

 

Luciano Rebouças de Oliveira (Universidade Federal da Bahia - UFBA)

 

Membro Titular 1

 

Eduardo Furtado de Simas Filho (Universidade Federal da Bahia - UFBA)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/6012321412801915

 

Membro Titular 2

 

Jefferson Fontinele da Silva (Universidade Federal do Maranhão - UFMA)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/4592887904839028

 

Suplente 1

 

Kalyf Abdalla Buzar Lima (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia - IFBA)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/4613476711431079

 

Suplente 2

 

Marcelo Mendonça dos Santos (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia - IFBA)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/4271397173667661

 

Data do exame

 

28 Aug, 2025

 

Horário do exame

 

2:00 PM

 

 

Data da Defesa: 
28/08/2025 - 14:00
Tipo de Defesa: 
Qualificação de Mestrado