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Machine Vision

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Machine Vision in Everyday Life Playful Interactions with Visual Technologies i...

Machine Vision in Everyday Life Playful Interactions with Visual Technologies in Digital Art Games Narratives and Social Media In the last decade, machine vision has become part of the everyday life of ordinary people. Smartphones have advanced image manipulation capabilities, social media use image recognition algorithms to sort and filter visual content... ver más

31/07/2024

HVL

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

HOGSKULEN PA VESTLANDET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-07-31

ERC-2017-COG: ERC Consolidator Grant

I+D

Cerrada hace 7 años

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2 Participantes

HVL

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Duración del proyecto: 78 meses Fecha Inicio: 2018-01-15
Fecha Fin: 2024-07-31

Líder del proyecto

HOGSKULEN PA VESTLANDET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto In the last decade, machine vision has become part of the everyday life of ordinary people. Smartphones have advanced image manipulation capabilities, social media use image recognition algorithms to sort and filter visual content, and games, narratives and art increasingly represent and use machine vision techniques such as facial recognition algorithms, eye-tracking and virtual reality. The ubiquity of machine vision in ordinary peoples’ lives marks a qualitative shift where once theoretical questions are now immediately relevant to the lived experience of ordinary people. MACHINE VISION will develop a theory of how everyday machine vision affects the way ordinary people understand themselves and their world through 1) analyses of digital art, games and narratives that use machine vision as theme or interface, and 2) ethnographic studies of users of consumer-grade machine vision apps in social media and personal communication. Three main research questions address 1) new kinds of agency and subjectivity; 2) visual data as malleable; 3) values and biases. MACHINE VISION fills a research gap on the cultural, aesthetic and ethical effects of machine vision. Current research on machine vision is skewed, with extensive computer science research and rapid development and adaptation of new technologies. Cultural research primarily focuses on systemic issues (e.g. surveillance) and professional use (e.g. scientific imaging). Aesthetic theories (e.g. in cinema theory) are valuable but mostly address 20th century technologies. Analyses of current technologies are fragmented and lack a cohesive theory or model. MACHINE VISION challenges existing research and develops new empirical analyses and a cohesive theory of everyday machine vision. This project is a needed leap in visual aesthetic research. MACHINE VISION will also impact technical R&D on machine vision, enabling the design of technologies that are ethical, just and democratic.

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