A confer\u00eancia \u00e9 realizada anualmente em diferentes pa\u00edses e dedicada a novos e desafiadores t\u00f3picos em an\u00e1lise inteligente de dados, minera\u00e7\u00e3o de dados e seus paradigmas de sistemas de aprendizagem relacionados. Esta foi a primeira vez que o evento aconteceu no Brasil. O trabalho premiado, de autoria do Prof. Dr. Adilson Gonzaga e dos alunos Raissa Tavares Vieira, Carlos Eduardo de Oliveira Chierici e Carolina Toledo Ferraz, apresentou uma nova t\u00e9cnica, denominada LFP (Local Fuzzy Pattern), capaz de analisar a textura de imagens e dividi-las em partes espec\u00edficas, que podem ser exploradas posteriormente e aplicadas em diversas finalidades. A pesquisa conta com o apoio da FAPESP. De acordo com Gonzaga, a premia\u00e7\u00e3o foi muito importante. \u201cEssa foi a primeira vez que participamos desse congresso e fomos surpreendidos com esse pr\u00eamio. Com certeza, todos n\u00f3s estamos muito felizes com esse reconhecimento\u201d, disse. A an\u00e1lise de texturas \u00e9 utilizada atualmente em diversas aplica\u00e7\u00f5es como, por exemplo, na detec\u00e7\u00e3o e reconhecimento da face e da \u00edris humana para a identifica\u00e7\u00e3o de pessoas. Contudo, o estudo desenvolvido na USP, obteve resultados 5% melhores dos que os alcan\u00e7ados com o modelo tradicional, conhecido como LBP \u2013 Local Binary Pattern. \u201cDepois do nosso trabalho, o LBP passou a ser uma deriva\u00e7\u00e3o da nossa t\u00e9cnica, que por sua vez \u00e9 mais abrangente (geral) que o modelo original\u201d, explicou Gonzaga. \u201cO interessante \u00e9 que n\u00f3s conseguimos demonstrar matematicamente que um m\u00e9todo j\u00e1 existente na literatura poderia ser melhorado ainda mais\u201d, completou. Ainda segundo Gonzaga, o estudo abre caminho para uma s\u00e9rie de investiga\u00e7\u00f5es, pois possibilita a utiliza\u00e7\u00e3o de uma ferramenta completamente nova e que ainda poder\u00e1 ser melhorada. De acordo com o professor, o grupo continua trabalhando no aprimoramento da t\u00e9cnica com o objetivo de torn\u00e1-la ainda mais apurada. \u201cTemos uma equipe de trabalho muito focada e desenvolvendo toda a parte de implementa\u00e7\u00e3o computacional para fazer com que essa ferramenta se torne ainda mais precisa. Hoje n\u00f3s j\u00e1 temos resultados bem interessantes, mas queremos que o trabalho continue avan\u00e7ando cada vez mais\u201d, afirmou.<\/p>\n
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