Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

SURFCOMP

Financiado

Cerrado

Comparing and Analyzing Collections of Surfaces

The proposed research program intends to cover all aspects of the problem of learning and analyzing collections of surfaces and apply the developed methods and algorithms to a wide range of scientific data. The proposal has two p... ver más

31/08/2017

WEIZMANN

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2017-08-31 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

WEIZMANN

0.00€ | Lider

Proyectos interesantes

TENORS

Data Science

Software

Applied Physics

Cerrado

MTM2011-29064-C03-01

Data Science

Applied Physics

52K€ Cerrado

RYC-2017-22544

Data Science

Applied Physics

309K€ Cerrado

MTM2012-30942

Data Science

Applied Physics

60K€ Cerrado

BREAD

Data Science

Applied Physics

2M€ Cerrado

PID2019-109387GB-I00

Data Science

Applied Physics

65K€ Cerrado

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Líder del proyecto

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The proposed research program intends to cover all aspects of the problem of learning and analyzing collections of surfaces and apply the developed methods and algorithms to a wide range of scientific data. The proposal has two parts: In the first part of the proposal, we concentrate on developing the most basic operators comparing automatically pairs of surfaces. Although this problem has received a lot of attention in recent years, and significant progress has been made, there is still a great need for algorithms that are both efficient/tractable and come with guarantees of convergence or accuracy. The main difficulty in most approaches so far is that they work in a huge and non-linear search space to compare surfaces; most algorithms resort to gradient descent from an initial guess, risking to find only local optimal solution. We offer a few research directions to tackle this problem based on the idea of identifying EFFICIENT search spaces that APPROXIMATE the desired optimal correspondence. In the second part of the proposal we propose to make use of the methods developed in the first part to perform global analysis of, or learn, collections of surfaces. We put special emphasis on ``real-world'' applications and intend to validate our algorithm on a significant collection, including data-sets such as biological anatomic data-sets and computer graphics' benchmark collections of surfaces. We propose to formulate and construct geometric structures on these collections and investigate their domain specific implications.

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores