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TIN2010-21771-C02-02

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MODELIZACION DE LA ATENCION VISUAL EN LA INTERSECCION ENTRE LA VISION POR COMPUT...

MODELIZACION DE LA ATENCION VISUAL EN LA INTERSECCION ENTRE LA VISION POR COMPUTADOR Y LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL DE LA VISION EL ACTO DE BUSCAR UN OBJETO EN UNA ESCENA VISUAL SE CONOCE COMO BUSQUEDA VISUAL, ESTE ES UN ASPECTO CENTRAL DEL PROCESAMIENTO DE INFORMACION VISUAL QUE SE DA EN EL CEREBRO, LA RETINA DEBE CODIFICAR UN AMPLIO CAMPO DE VISION POR LO... ver más

01/01/2010

UPF

9K€

Presupuesto del proyecto: 9K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 324

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2010-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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

Participantes

UPF

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 324

Presupuesto del proyecto 9K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL ACTO DE BUSCAR UN OBJETO EN UNA ESCENA VISUAL SE CONOCE COMO BUSQUEDA VISUAL, ESTE ES UN ASPECTO CENTRAL DEL PROCESAMIENTO DE INFORMACION VISUAL QUE SE DA EN EL CEREBRO, LA RETINA DEBE CODIFICAR UN AMPLIO CAMPO DE VISION POR LO QUE MOVEMOS LOS OJOS DIRIGIENDO LA FOVEA -LA REGION CON MAYOR RESOLUCION- HACIA LAS AREAS CON MAYOR PROBABILIDAD DE CONTENER EL OBJETO, SE SABE QUE LA ATENCION VISUAL DESEMPEÑA UN ROL IMPORTANTE EN LA PROGRAMACION DE LOS MOVIMIENTOS DE LOS OJOS, LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL DE LA VISION (NCV) INVESTIGA LOS MECANISMOS SUBYACENTES AL PROCESAMIENTO DE INFORMACION VISUAL Y A LAS OPERACIONES COMPUTACIONALES QUE TIENEN LUGAR EN EL CEREBRO Y PUEDE ARROJAR LUZ SOBRE COMO LOS HUMANOS RESOLVEMOS TAREAS DE BUSQUEDA VISUAL, COMO POR EJEMPLO EL RECONOCIMIENTO DE OBJETOS EN CONTEXTOS CON CONFUSION, DE FORMA TAN EFICIENTE, LOS PROCESOS DE BUSQUEDA VISUAL TAMBIEN SON BASICOS EN EL PARADIGMA DE VISION ACTIVA EN VISION POR COMPUTADOR (VC), BASADO EN LA PREMISA QUE LOS SENSORES DEBEN INTERACTUAR CON EL MEDIO PARA RECOGER Y ANALIZAR LA INFORMACION DE FORMA SELECTIVA, SI COMPRENDEMOS MEJOR EL ROL DE LA ATENCION VISUAL EN ESTAS TAREAS, PODREMOS DESARROLLAR SISTEMAS ARTIFICIALES MAS EFICIENTES, PRECISAMENTE, UNO DE LOS RETOS MAS IMPORTANTES DE LA VC EN EL DESARROLLO DE TALES SISTEMAS ES MODELIZAR LA INTERACCION ENTRE DISTINTAS CARACTERISTICAS Y SU INTEGRACION,EN ESTE PROYECTO NOS CENTRAMOS EN LA MODELIZACION DE LA ATENCION VISUAL CONSIDERANDO LA PERCEPCION VISUAL COMO UN PROCESO DE INFERENCIA BAYESIANA, EN ESTE MARCO, LAS INTERACCIONES ENTRE CARACTERISTICAS SE DESCRIBEN MEDIANTE FUNCIONES DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD CONJUNTA Y SU INTEGRACION SE CONSIGUE APLICANDO EL TEOREMA DE BAYES, ESTE MARCO PROPORCIONA LA METODOLOGIA PARA COMBINAR INFORMACION DE TIPO "TOP-DOWN" (DEPENDIENTE DE LA TAREA), INFORMACION DE TIPO "BOTTOM-UP" (DEPENDIENTE DE LA IMAGEN) Y CONOCIMIENTO CONTEXTUAL SOBRE LA ESCENA, ADEMAS, EL USO DEL ALGORITMO DE PROPAGACION DE CREENCIAS PERMITE CAPTURAR LAS RELACIONES CAUSALES Y SU DINAMICA EN MODELOS GRAFICOS CUYA ARQUITECTURA QUEDA DEFINIDA POR LOS CIRCUITOS NEURONALES ESTUDIADOS EN NCV, EN ESTE CONTEXTO, LA ATENCION VISUAL EMERGE DE LA COMBINACION DE INFORMACION DE TIPO "TOP-DOWN" Y "BOTTOM-UP" E INTEGRA DE FORMA NATURAL LAS CARACTERISTICAS QUE SON MAS RELEVANTES PARA LA RESOLUCION DE LA TAREA, ESTE MARCO PERMITE ABORDAR LA MODELIZACION DE LA ATENCION VISUAL DESDE LAS PERSPECTIVAS COMPLEMENTARIAS DE LA NCV Y LA VC, Y OFRECE OPORTUNIDADES PARA MEJORAR LOS MODELOS ACTUALES DE VC AL INSPIRARSE EN LOS MECANISMOS BIOLOGICOS QUE DOTAN A LAS PERSONAS DE UNA ASOMBROSA CAPACIDAD PARA RESOLVER TAREAS VISUALES, EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS:1)DEFINIR LA ARQUITECTURA GENERAL Y LA ESTRUCTURA CAUSAL DE LAS REDES BAYESIANAS BASANDONOS EN MODELOS DE ATENCION VISUAL BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLES PROPUESTOS POR LA NCV, 2)UTILIZAR "EYE-TRACKING" PARA APRENDER ESTRATEGIAS VISUALES DESARROLLADAS POR EXPERTOS (QUE DEFINEN SESGOS DE TIPO "TOP-DOWN" EN LOS MODELOS BAYESIANOS) Y VALIDAR LOS RESULTADOS OBTENIDOS POR LOS MODELOS PROPUESTOS A PARTIR DE LA COMPARACION CON LAS ESTRATEGIAS SEGUIDAS POR PERSONAS, 3)TRANSFERIR LOS METODOS DESARROLLADOS AL AMBITO TECNOLOGICO EN AREAS ESTRATEGICAS COMO EL DIAGNOSTICO POR IMAGEN, LA VIDEOVIGILANCIA O LA CODIFICACION/ EXTRACCION DE IMAGEN ESTATICA Y VIDEO, SOSTENEMOS QUE EL EQUIPO INVESTIGADOR CUENTA CON LA EXPERIENCIA NECESARIA PARA ALCANZAR LOS OBJETIVOS PROPUESTOS EN EL PROYECTO, ATENCION VISUAL\INFERENCIA BAYESIANA\MONITORIZACION MOVIMIENTO OJOS

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