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PID2021-126701OB-I00

Financiado

METODOS DE VISION ARTIFICIAL EN ENTORNOS DE POCAS ANOTACIONES: ANALISIS DE IMAGE...

METODOS DE VISION ARTIFICIAL EN ENTORNOS DE POCAS ANOTACIONES: ANALISIS DE IMAGEN BIOMEDICA Y FACIAL EN LOS ULTIMOS AÑOS, ESTAMOS SIENDO TESTIGOS DEL INCREMENTO MASIVO DE DATOS EN IMAGENES SIN PROCESAR GENERADAS EN DIFERENTES AMBITOS. ESTE HECHO HA AUMENTADO EL INTERES TANTO DEL MUNDO DE LA INDUSTRIA COMO DEL DE LA INVESTIGACION... ver más

01/01/2021

UPV

102K€

Presupuesto del proyecto: 102K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Presupuesto del proyecto 102K€

Descripción del proyecto EN LOS ULTIMOS AÑOS, ESTAMOS SIENDO TESTIGOS DEL INCREMENTO MASIVO DE DATOS EN IMAGENES SIN PROCESAR GENERADAS EN DIFERENTES AMBITOS. ESTE HECHO HA AUMENTADO EL INTERES TANTO DEL MUNDO DE LA INDUSTRIA COMO DEL DE LA INVESTIGACION EN SOLUCIONES COMPUTACIONALES QUE PERMITAN EXPLOTAR LA INFORMACION PRESENTE EN DICHAS IMAGENES. PODEMOS ENCONTRAR UN EJEMPLO CLARO EN EL AMBITO DE LA INVESTIGACION BIOMEDICA: LOS AVANCES TECNOLOGICOS EN EL MARCO DE LA MICROSCOPIA HAN GENERADO COMO RESULTADO GRANDES CANTIDADES DE DATOS UTILES PARA LOS INVESTIGADORES BIOMEDICOS EN FORMA DE IMAGENES. ASI, ES POSIBLE REALIZAR UN ANALISIS MUCHO MAS PRECISO DEL CONTENIDO DE DICHAS IMAGENES, EXTRAYENDO INFORMACION MUY DETALLADA GRACIAS AL USO DE LA DISCIPLINA DENOMINADA BIG DATA JUNTO CON EL CONOCIMIENTO DE LOS EXPERTOS EN EL AMBITO DE LA BIO-IMAGEN. SIN EMBARGO, ESTE PROCESO REQUIERE DE LA ANOTACION MANUAL DE UNA CANTIDAD ENORME DE DATOS, LO QUE ES UNA TAREA TEDIOSA, MUY COSTOSA Y, EN MUCHOS CASOS, INVIABLE. OCURRE LO MISMO EN EL CAMPO DEL ANALISIS DE IMAGEN FACIAL Y EN SUS MULTIPLES APLICACIONES: VIDEOVIGILANCIA, INTERACCION PERSONA-COMPUTADORA, SISTEMAS DE ASISTENCIA, ETC. SI BIEN MILES DE MILLONES DE IMAGENES SIN PROCESAR ESTAN DISPONIBLES EN MUCHOS FORMATOS DIFERENTES, SU ANOTACION SUPONE UN CUELLO DE BOTELLA PARA LA MAYORIA DE LAS TAREAS POSTERIORES ASOCIADAS CON ELLAS. PARA ABORDAR DICHA DEFICIENCIA, PRESENTAMOS EL PROYECTO CARLA, DESTINADO A DISEÑAR, DESARROLLAR E IMPLEMENTAR SOLUCIONES NOVEDOSAS EN EL MARCO DE LA VISION POR COMPUTADOR O VISION ARTIFICIAL OPTIMIZADAS PARA ENTORNOS CON UN BAJO NUMERO DE ANOTACIONES. CONCRETAMENTE, SE PRESENTA UN DOBLE ENFOQUE. POR UN LADO, SE PRETENDE APROVECHAR LAS NUEVAS TECNOLOGIAS BASADAS EN EL APRENDIZAJE NO SUPERVISADO Y AUTO-SUPERVISADO, QUE TIENEN COMO OBJETIVO MANTENER LA MISMA PRODUCTIVIDAD QUE LOS METODOS SUPERVISADOS PERO TRABAJANDO SOBRE DATOS NO ETIQUETADOS. POR OTRO LADO, SE HARA USO TAMBIEN DE ESTRATEGIAS BASADAS EN APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO PARA APROVECHAR AL MAXIMO EL CONJUNTO DE DATOS CON POCAS ANOTACIONES JUNTO CON LA GRAN CANTIDAD DE DATOS DISPONIBLES SIN ETIQUETAR (SIN PROCESAR). CON ESTE PROPOSITO, EN EL MARCO DEL PROYECTO CARLA SE COMBINARA LA EXPERIENCIA ACUMULADA DEL EQUIPO DE INVESTIGACION EN EL MARCO DEL APRENDIZAJE PROFUNDO Y METODOS DE APRENDIZAJE BASADOS EN GRAFOS CON LOS EMERGENTES Y PROMETEDORES MODELOS DENOMINADOS VISUAL TRANSFORMERS, QUE ESTAN REVOLUCIONANDO MUCHOS DE LOS SUBDOMINIOS DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO. ADEMAS, LOS NUEVOS METODOS DESARROLLADOS EN EL MARCO DEL PROYECTO CARLA SE IMPLEMENTARAN COMO SOLUCIONES INTEGRALES A PROBLEMAS DE ESPECIAL INTERES SOCIAL: IMAGENES BIOMEDICAS E IMAGEN FACIAL. DE ESTE MODO, LA ULTIMA FASE DE DESARROLLO DEL PROYECTO SE CENTRARA EN: (I) ANALISIS DE IMAGEN BIOMEDICA, REALIZANDO TAREAS DE SEGMENTACION PARA IMAGENES 2D-3D DE IMAGEN MICROSCOPICA, (II) PROBLEMAS DE CLASIFICACION/REGRESION EN IMAGENES BIOMEDICAS PARA DETECCION DE ENFERMEDADES, TALES COMO COVID-19, (III) CLASIFICACION EN IMAGEN FACIAL PARA DETECCION DE FATIGA DEL CONDUCTOR Y (IV) REGRESION EN IMAGEN FACIAL PARA PROBLEMAS DE ESTIMACION DE EDAD. ISION ARTIFICIAL\TRANSFORMADORES VISUALES\APRENDIZAJE SEMISUPERVISADO\APRENDIZAJE AUTOSUPERVISADO\APRENDIZAJE NO SUPERVISADO\ANALISIS FACIAL\IMAGEN BIOMEDICA\APRENDIZAJE AUTOMATICO

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