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TIN2010-15351

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MODELOS AUTOORGANIZADOS PROBABILISTICOS PARA LA RESTAURACION DE IMAGENES Y VIDEO...

MODELOS AUTOORGANIZADOS PROBABILISTICOS PARA LA RESTAURACION DE IMAGENES Y VIDEO COMPRIMIDOS CON PERDIDAS NOS ENCONTRAMOS EN LA ERA DE LA INFORMACION DIGITAL, Y GRAN PARTE DE LA INFORMACION MULTIMEDIA QUE CIRCULA POR INTERNET ESTA COMPUESTA POR IMAGENES Y VIDEO, POR MOTIVOS DE ECONOMIA Y RAPIDEZ EN LAS COMUNICACIONES, LA INMENSA MAYOR... ver más

01/01/2010

UMA

18K€

Presupuesto del proyecto: 18K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1965

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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UMA

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1965

Presupuesto del proyecto 18K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto NOS ENCONTRAMOS EN LA ERA DE LA INFORMACION DIGITAL, Y GRAN PARTE DE LA INFORMACION MULTIMEDIA QUE CIRCULA POR INTERNET ESTA COMPUESTA POR IMAGENES Y VIDEO, POR MOTIVOS DE ECONOMIA Y RAPIDEZ EN LAS COMUNICACIONES, LA INMENSA MAYORIA DE LOS FICHEROS DE ESTA CLASE ESTAN COMPRIMIDOS CON PERDIDAS, ES DECIR, SE TRANSMITE UNA VERSION SIMILAR A LA ORIGINAL PERO QUE PUEDE SER CODIFICADA DE FORMA MUCHO MAS REDUCIDA, EXISTE GRAN CANTIDAD DE METODOS DE COMPRESION CON PERDIDAS, PERO ENTRE LOS MAS UTILIZADOS SE ENCUENTRAN EL JPEG (JOINT PHOTOGRAPHIC EXPERTS GROUP) PARA IMAGENES ESTATICAS Y MPEG-2 (MOVING PICTURE EXPERTS GROUP) PARA TELEVISION DIGITAL Y VIDEO, QUE SON EMPLEADOS COTIDIANAMENTE POR CIENTOS DE MILLONES DE PERSONAS,EN ESTOS METODOS LA PERDIDA DE CALIDAD (Y BUENA PARTE DE LA REDUCCION DEL TAMAÑO DEL FICHERO) SE PRODUCE POR LA APLICACION DE LA TRANSFORMADA DISCRETA DEL COSENO (DCT, DISCRETE COSINE TRANSFORM) Y LA POSTERIOR CUANTIFICACION DE SUS COEFICIENTES, EN ESTE PROYECTO NOS PROPONEMOS DESARROLLAR SISTEMAS INTELIGENTES QUE SEAN CAPACES DE ANALIZAR UNA IMAGEN O VIDEO COMPRIMIDOS DE ESTA MANERA COMBINANDO EL CONOCIMIENTO EXTRAIDO DEL DOMINIO TRANSFORMADO Y DEL DOMINIO DE LA IMAGEN, DE TAL MANERA QUE DEN COMO RESULTADO VERSIONES RESTAURADAS QUE SEAN MAS SIMILARES A LA ORIGINAL TANTO DESDE EL PUNTO DE VISTA CUANTITATIVO COMO CUALITATIVO, PARA ELLO REALIZAREMOS UN ANALISIS PROBABILISTICO DE LAS DISTORSIONES PRESENTES EN LAS IMAGENES, POR MEDIO DE MODELOS NEURONALES AUTOORGANIZADOS PROBABILISTICOS, JUNTO CON UNA FUNCION DE ENERGIA ADECUADAMENTE DISEÑADA PARA ESTIMAR LA CALIDAD DE LAS IMAGENES RECONSTRUIDAS, ESTO NOS PERMITIRA LLEVAR A CABO UNA OPTIMIZACION QUE NOS CONDUCIRA A SOLUCIONES MAS PROXIMAS AL OPTIMO GLOBAL (ESTO ES, LA IMAGEN O VIDEO ORIGINAL),

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