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PID2020-120049RB-I00

Financiado

MODELIZACION DE HUMANOS EN EL CONTEXTO

LOS ULTIMOS AVANCES EN VISION POR COMPUTADORA Y APRENDIZAJE PROFUNDO HAN MOSTRADO RESULTADOS IMPRESIONANTES EN EL MODELADO DE HUMANOS, DADA UNA SOLA IMAGEN O SECUENCIA DE VIDEO, ESTOS MODELOS PROPORCIONAN RECONSTRUCCIONES DETALLAD... ver más

01/01/2020

CSIC

120K€

Presupuesto del proyecto: 120K€

Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

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Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01

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Participantes

CSIC

Lider

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Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA...

TRL 2-3 | 552M€

Presupuesto del proyecto 120K€

Descripción del proyecto LOS ULTIMOS AVANCES EN VISION POR COMPUTADORA Y APRENDIZAJE PROFUNDO HAN MOSTRADO RESULTADOS IMPRESIONANTES EN EL MODELADO DE HUMANOS, DADA UNA SOLA IMAGEN O SECUENCIA DE VIDEO, ESTOS MODELOS PROPORCIONAN RECONSTRUCCIONES DETALLADAS DE LA FORMA DEL CUERPO Y LA ROPA, PREDICEN MOVIMIENTOS FUTUROS Y COMPRENDEN EL COMPORTAMIENTO, LAS EMOCIONES Y LAS INTENCIONES HUMANAS, SIN EMBARGO, UN FACTOR ESENCIAL QUE SE HA OBVIADO HASTA AHORA ES EL HECHO DE QUE LA MAYORIA DE ESTAS CARACTERISTICAS HUMANAS ESTAN INHERENTEMENTE IMPULSADAS POR INTERACCIONES CON OBJETOS Y/U OTRAS PERSONAS EN EL ENTORNO, POR EJEMPLO, LA TRAYECTORIA DEL CUERPO ESTA MUY LIMITADA POR LA DISTRIBUCION ESPACIAL DEL RESTO DE OBJETOS DEL ENTORNO; UNA EXPRESION FACIAL PARTICULAR (PRODUCIDA, POR EJEMPLO, POR UNA SENSACION DE MIEDO) PUEDE RESPONDER A UNA CIRCUNSTANCIA ESPECIFICA QUE OCURRE EN EL ENTORNO (POR EJEMPLO, UNA SITUACION DE PELIGRO), COMPRENDER ESTOS TIPOS DE CONEXIONES DEL CONTEXTO HUMANO PERMITIRIA IR MAS ALLA DEL ESTADO ACTUAL DE LA TECNICA Y REALIZAR UN RAZONAMIENTO HUMANO SOLIDO EN SITUACIONES COMPLEJAS COMO OBSERVACIONES PARCIALES (POR EJEMPLO, ESCENAS ABARROTADAS QUE PRODUCEN GRANDES OCLUSIONES) U OBSERVACIONES INDIRECTAS (PREDICIENDO CARACTERISTICAS HUMANAS A PARTIR DE PISTAS CONTEXTUALES), EN ESTE CONTEXTO, EL OBJETIVO DE MOHUCO ES DESARROLLAR NUEVAS HERRAMIENTAS DE VISION POR COMPUTADORA PARA DESCUBRIR LAS INTERRELACIONES ENTRE LAS PROPIEDADES DE LA PERSONA Y EL CONTEXTO, PARA ELLO, DIVIDIREMOS EL PROYECTO EN TRES BLOQUES PRINCIPALES: 1) OBSERVACION DEL SER HUMANO: CONSOLIDAR Y AVANZAR EN LA GENERACION DE ALGORITMOS DE RECONSTRUCCION 3D DE CUERPO/ROPA, PREDICCION DE MOVIMIENTO Y ANALISIS DE COMPORTAMIENTO ANTE OBSERVACIONES DIRECTAS DE LA PERSONA, 2) OBSERVACION DEL CONTEXTO: INVESTIGACION DE ALGORITMOS NOVEDOSOS PARA EXTRAER INFORMACION HETEROGENEA (TANTO GEOMETRICA COMO SEMANTICA) DEL ENTORNO; 3) CONSTRUIR MODELOS CONJUNTOS DE CONTEXTO HUMANO: REUNIR LAS REPRESENTACIONES DE LOS SERES HUMANOS Y EL MEDIO AMBIENTE EN UN SOLO MODELO, PERMITIENDO RAZONAR INDIRECTAMENTE SOBRE EL SER HUMANO A PARTIR DE OBSERVACIONES DIRECTAS DEL CONTEXTO, DESDE EL PUNTO DE VISTA METODOLOGICO, BASAREMOS NUESTRA INVESTIGACION EN ALGORITMOS NOVEDOSOS QUE SE SUPERVISAN A SI MISMOS Y QUE PUEDEN APRENDER A PARTIR DE DATOS PARCIALMENTE ANOTADOS, ESTO ES ESPECIALMENTE RELEVANTE EN NUESTRO ENTORNO, YA QUE LAS INTERRELACIONES DEL CONTEXTO HUMANO NO SON EVIDENTES Y DEBEN DESCUBRIRSE AUTOMATICAMENTE A PARTIR DE DATOS ETIQUETADOS DE FORMA INCOMPLETA, LOS PRINCIPALES OBJETIVOS QUE PERSEGUIMOS SON LAS TECNOLOGIAS COMERCIALES Y SOCIALMENTE RELEVANTES, AVALADAS POR NUESTRAS EPOS DE LAS INDUSTRIAS DE LA SALUD (BIEL GLASSES Y CRISALIX), PRODUCCION DE CONTENIDO (OPTIMA SPORTS) Y AUTOMOTRIZ (IDIADA), LOS RESULTADOS DE MOHUCO RESPONDEN A LA DEMANDA DE NUEVAS TECNOLOGIAS PARA AYUDAR A LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD Y AL DIAGNOSTICO MEDICO, ASI COMO PARA EL DESARROLLO DE AUTOMOVILES AUTONOMOS Y LA CREACION DE CONTENIDO DIGITAL PARA EL SECTOR DE LAS TIC, DEMOSTRAREMOS NUESTROS DESARROLLOS EN VARIOS ESCENARIOS DESAFIANTES DE INTERES PARA NUESTRAS EPOS: 1) CREACION DE UN AVATAR HUMANO DE ALTA FIDELIDAD; 2) RECONSTRUCCION DE CUERPOS, ROPA Y ENTORNO EN ESCENARIOS URBANOS CON MULTIPLES OBJETOS Y PERSONAS; 3) SEGUIMIENTO DE POSE EN 3D Y PREDICCION DE MOVIMIENTO EN ESCENAS ABARROTADAS; 4) APRENDER EL COMPORTAMIENTO DE MOVIMIENTOS GRUPALES; 5) ESTIMACION 3D A PARTIR DE IMAGENES EGOCENTRICAS, IA PARA LA SALUD\VISION POR COMPUTADOR\APRENDIZAJE AUTOMATICO\DEEP LEARNING\RECONSTRUCCION 3D\MODELIZACION HUMANOS\COMPRENSION DE ESCENAS

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