PID2021-128178OB-I00
Financiado
METODOS EXPLICABLES E INTERACTIVOS PARA LA MEJORA DE LA INFORMACION VISUAL
EN LOS ULTIMOS AÑOS, LA INTERACCION CON IMAGENES, VIDEOS O PELICULAS PRODUCIDAS EN REDES SOCIALES Y PLATAFORMAS SE HA VUELTO AUN MAS GENERALIZADA. LA EDICION DE IMAGENES Y VIDEOS SE HA VUELTO MAS ACCESIBLE PERO TAMBIEN MAS SOFISTI...
EN LOS ULTIMOS AÑOS, LA INTERACCION CON IMAGENES, VIDEOS O PELICULAS PRODUCIDAS EN REDES SOCIALES Y PLATAFORMAS SE HA VUELTO AUN MAS GENERALIZADA. LA EDICION DE IMAGENES Y VIDEOS SE HA VUELTO MAS ACCESIBLE PERO TAMBIEN MAS SOFISTICADA. MAS FACIL DE MANEJAR POR USUARIOS POCO PROFESIONALES PERO MAS EXIGENTE A NIVEL DE LAS EDICIONES REQUERIDAS: FILTROS DE EMBELLECIMIENTO, VIDEOS CASEROS Y EL AUMENTO DE PELICULAS DE BAJO COSTE EN PLATAFORMAS ESTAN ENRIQUECIENDO Y DEMOCRATIZANDO LA INTERACCION CULTURAL. TODOS ESTOS CAMBIOS CONVERGEN EN LA NECESIDAD DE UNA MEJORA DE LA IMAGEN MAS INTELIGENTE PERO FACIL DE USAR QUE ABARQUE UNA AMPLIA VARIEDAD DE TECNICAS DE PROCESAMIENTO QUE ABORDAN PROBLEMAS CLASICOS COMO EQUILIBRIO DEL COLOR, ELIMINACION DE RUIDO Y LOS PROBLEMAS DE RESTAURACION, COMO COLORACION O MEJORA DE LA IMAGEN CON POCA LUZ, PERO TAMBIEN LAS TECNICAS MODERNAS COMO TRANSFERENCIA DE ESTILO Y EDICION Y MANIPULACION AUTOMATICA.HISTORICAMENTE, LOS METODOS DE MEJORA DE IMAGENES SE BASABAN EN HIPOTESIS HECHAS A MEDIDA UTILIZANDO MODELOS FISICOS Y/O ESTADISTICOS QUE ERAN BIEN ENTENDIDOS. PERO AHORA, LOS ENFOQUES DE APRENDIZAJE PROFUNDO APROVECHAN GRANDES CANTIDADES DE DATOS PARA ENTRENAR MODELOS GENERATIVOS QUE PUEDEN ALUCINAR LAS IMAGENES GENERADAS. ESTA VERSATILIDAD DE LOS ENFOQUES DE APRENDIZAJE PROFUNDO SE ENFRENTA A DOS PROBLEMAS PRINCIPALES:(A) LOS MODELOS PROFUNDOS SON CAJAS NEGRAS CUYOS COMPORTAMIENTOS INTERNOS SON DIFICILES DE INTERPRETAR/COMPRENDER, LO CUAL ES UN INCONVENIENTE IMPORTANTE CUANDO SE ESTUDIAN CASOS DE ERROR, DIFICULTANDO SU ADOPCION EN LOS PROCESOS DE CAPTACION DE IMAGENES EN CAMARA. POR LO TANTO, LA EXPLICABILIDAD ES UNA CARACTERISTICA MUY DESEABLE PARA LOS MODELOS DE MEJORA DE IMAGEN, TANTO EN CAMARA COMO EN LAS APLICACIONES DE POSPROCESAMIENTO.(B) LOS PROBLEMAS DE MEJORA DE IMAGEN ESTAN MAL CONDICIONADOS, EN ALGUNOS CASOS DE FORMA MUY GRAVE (POR EJEMPLO, HAY MUCHAS COLORACIONES PLAUSIBLES DE UNA IMAGEN EN ESCALA DE GRISES). SIN EMBARGO, LOS USUARIOS RARA VEZ TIENEN VOZ EN EL PROCESO DE MEJORA CON MODELOS PROFUNDOS, QUE NORMALMENTE DECIDE EL MODELO EN FUNCION DE DECISIONES ESTADISTICAS. POR LO TANTO, SE DEBEN FAVORECER LAS SOLUCIONES FISICAMENTE PLAUSIBLES O REALISTAS, ADEMAS DE PERMITIR QUE EL USUARIO FINAL EXPLORE Y GUIE EL ALGORITMO HACIA LA SOLUCION DESEADA.EN ESTE PROYECTO, PROPONEMOS ENFRENTAR LA NATURALEZA MAL CONDICIONADA DE LOS PROBLEMAS DE MEJORA DE LA IMAGEN MEDIANTE UNA PARTICIPACION INTEGRAL DEL USUARIO EN EL BUCLE, TRASLADANDO LA TOMA DE DECISIONES DEL MODELO AL USUARIO. ESTO REQUIERE ABORDAR LAS LIMITACIONES MENCIONADAS ANTERIORMENTE DE FALTA DE EXPLICABILIDAD Y DE LOS MECANISMOS DE INTERACCION DEL USUARIO.EN UN PRIMER NIVEL, DEFINIREMOS MODELOS QUE SEAN MAS FACILES DE ENTENDER, INTEGRANDO HIPOTESIS EXPLICABLES EN ARQUITECTURAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO DE VANGUARDIA, APROVECHANDO REPRESENTACIONES ESTRUCTURADAS FACILES DE ENTENDER INSPIRADAS EN METODOS TRADICIONALES BASADOS EN LA FISICA.EN UN SEGUNDO NIVEL, INTEGRAREMOS LOS MECANISMOS DE INTERACCION DEL USUARIO COMO CONDICIONES DE ENTRADA AL ALGORITMO Y COMO EXPLICACIONES DE SALIDA, QUE DEBEN PRESENTARSE DE MANERA INTUITIVA, INFORMATIVA Y COMPLETA PARA PERMITIR AL USUARIO COMPRENDER LAS PRINCIPALES DECISIONES DE MEJORA Y OPCIONES PARA UNA MAYOR INTERACCION.LA INTERACCION DE ESTOS DOS NIVELES TAMBIEN ES CRUCIAL, YA QUE LA EXPLICABILIDAD ES UNA CARACTERISTICA ESENCIAL DE LA INTERACCION AVANZADA ENTRE HUMANOS Y ALGORITMOS. EJORA DE IMAGENES\INTERACCION DE USUARIO\EXPLICABILIDAD
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Línea de financiación: concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01
AEI
No se conoce la línea exacta de financiación, pero conocemos el organismo encargado de la revisión del proyecto.
Presupuesto
El presupuesto total del proyecto asciende a
131K€
Líder del proyecto
CENTRO DE VISIÓN POR COMPUTADOR
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
