@MASTERSTHESIS{ 2023:1336782184,
 	title = {Segmentação automática de demonstrações através da  modelagem de séries temporais por processos beta},
 	year = {2023},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9983",
 	abstract = "Este trabalho aborda a questão da segmentação automática de demonstrações de tarefas de 
 manipulação dentro do contexto de Learning from Demonstration. Este é um conjunto de 
 técnicas para programação de robôs e aprendizagem de políticas, baseado na observação de 
 demonstrações de tarefas fornecidas por um professor humano ou robô. Para que um 
 programador de robôs aplique o Learning from Demonstration, ele deve dividir as 
 demonstrações em atividades ou ações antes de utilizá-las para o ensino real do robô, após esta 
 segmentação os dados organizados são alimentados em algoritmos de aprendizagem, que são o 
 ponto principal do LfD. Neste trabalho, foca-se na parte de segmentação do problema e propõe-se uma ferramenta de segmentação de tarefas de manipulação baseada em vídeo. A abordagem 
 baseada em dados aqui proposta não requer nenhum conhecimento prévio de programação de 
 robôs ou segmentação manual por parte do professor humano. Usam-se ferramentas de 
 aprendizado de máquina prontas para uso para anotação automática de imagens e modelos de 
 Markov ocultos autorregressivos de processo beta que aproveitam uma representação infinita 
 baseada em recursos para criar uma ferramenta contínua e fácil de usar que atinge a 
 segmentação semântica relevante de uma forma completamente não supervisionada. Como 
 resultado, este método atinge uma acurácia de alinhamento temporal máxima de 96% e acurácia 
 de classificação máxima de 86,8%, sem conhecimento prévio das ações sendo segmentadas, 
 deixando claro que esta técnica pode ser usada para segmentar tarefas de manipulação sem a 
 necessidade de qualquer trabalho manual além da demonstração em si.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}