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RTI2018-101045-B-C21

Financiado

NUEVOS MECANISMOS DE RECONOCIMIENTO DE SITUACIONES EN ENTORNOS NO CONTROLADOS PA...

NUEVOS MECANISMOS DE RECONOCIMIENTO DE SITUACIONES EN ENTORNOS NO CONTROLADOS PARA EL AAL DEL FUTURO ESTA PROPUESTA TIENE COMO OBJETIVO LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTO TANTO SOBRE EL CONTEXTO FISICO COMO SOCIAL DE LA PERSONA ASISTIDA, EN OTRAS PALABRAS, BUSCAMOS OBTENER INFORMACION TANTO DE LA ESCENA QUE RODEA A LA PERSONA COMO DE... ver más

01/01/2018

UPV

43K€

Presupuesto del proyecto: 43K€

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 2018-01-01 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 43K€

Descripción del proyecto ESTA PROPUESTA TIENE COMO OBJETIVO LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTO TANTO SOBRE EL CONTEXTO FISICO COMO SOCIAL DE LA PERSONA ASISTIDA, EN OTRAS PALABRAS, BUSCAMOS OBTENER INFORMACION TANTO DE LA ESCENA QUE RODEA A LA PERSONA COMO DE LAS PERSONAS QUE ESTAN EN SU PROXIMIDAD, EL ANALISIS DE ESCENAS REQUIERE EL RECONOCIMIENTO AUTOMATICO DE UNA CATEGORIA DE ESCENA O CONTEXTO A PARTIR DE IMAGENES O VIDEOS, EN CUANTO A LAS INTERACCIONES SOCIALES DE LA PERSONA ASISTIDA, PUEDEN RECONOCERSE A TRAVES DE LA APARIENCIA Y REACCIONES DE LAS PERSONAS EN SU ENTORNO MAS INMEDIATO, EN ESE SENTIDO, EL ANALISIS FACIAL DE IMAGENES Y VIDEOS ES UNA HERRAMIENTA CLAVE PARA DESCRIBIR EL CONTEXTO SOCIAL, DE HECHO, LA CARA ANALIZADA PUEDE SER LA DE LA PERSONA ASISTIDA O LA DE LAS PERSONAS QUE LA RODEAN, EN LOS ULTIMOS AÑOS, CON EL INTERES CRECIENTE EN ROBOTICA SOCIAL Y OTRAS APLICACIONES, LA INVESTIGACION EN EL ANALISIS NUMERICO DE CARAS HUMANAS HA ATRAIDO LA ATENCION DE LAS COMUNIDADES DE VISION ARTIFICIAL Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES, EXISTEN NUMEROSAS APLICACIONES, COMO DETECCION FACIAL, RECONOCIMIENTO FACIAL, CLASIFICACION DE GENERO, RECONOCIMIENTO DE LA EXPRESION FACIAL, VERIFICACION FAMILIAR, DETECCION DEL DOLOR, ESTIMACION DE TRAZAS DE PERSONALIDAD, ETC, ENTRE LAS APLICACIONES DEL ANALISIS FACIAL, LA ESTIMACION DE EDAD Y EL RECONOCIMIENTO DE LA EXPRESION SON DE ESPECIAL INTERES PARA DESCRIBIR EL CONTEXTO SOCIAL, EN CONCRETO, Y DEBIDO A LAS MEJORAS SIGNIFICATIVAS QUE HAN PRODUCIDO EN EL DOMINIO DEL ANALISIS FACIAL, LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO SE HAN PROPUESTO RECIENTEMENTE TANTO PARA LA ESTIMACION DE EDAD COMO PARA EL RECONOCIMIENTO DE EXPRESIONES, ASEGURANDO OBTENER LOS MEJORES RESULTADOS, SIN EMBARGO, ESTA AFIRMACION PUEDE NO SER SIEMPRE CIERTA, MIENTRAS QUE EL APRENDIZAJE PROFUNDO PUEDE PROPORCIONAR RESULTADOS SORPRENDENTES EN UNA BASE DE DATOS, CUANDO SE UTILIZA LA RED ENTRENADA EN OTRO CONJUNTO DE DATOS, EL RENDIMIENTO PUEDE BAJAR SIGNIFICATIVAMENTE,EN TERMINOS GENERALES, LA INVESTIGACION PROPUESTA EN ESTE SUBPROYECTO INTENTA AVANZAR EN LA TEORIA Y APLICACION DEL ANALISIS DE IMAGEN PARA EL RECONOCIMIENTO DE CONTEXTO, CON ESPECIAL ENFASIS EN EL ANALISIS DE ESCENAS, LA ESTIMACION DE LA EDAD Y EL RECONOCIMIENTO DE LA EXPRESION, HOY EN DIA, EL CAMPO DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO ES TESTIGO DE LA INTRODUCCION DE NUEVOS CONCEPTOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO, CONCRETAMENTE (I) LAS REDES CONVOLUCIONALES DE GRAFO (GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS), (II) LOS BOSQUES ALEATORIOS PROFUNDOS (DEEP RANDOM FORESTS), Y (III) LOS BOSQUES DERIVABLES (DIFFERENTIABLE FORESTS), TODOS ESTOS CONCEPTOS ESTAN DANDO SUS PRIMEROS PASOS Y ES NUESTRA INTENCION EXPLOTARLOS Y DESARROLLARLOS PARA LAS TAREAS QUE IMPLICAN RECONOCIMIENTO DE CONTEXTO, LOS OBJETIVOS CONCRETOS SE DESCRIBEN A CONTINUACION, EN PRIMER LUGAR, INTRODUCIREMOS Y EXPLOTAREMOS LOS CONCEPTOS DE APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO Y APRENDIZAJE ACTIVO DONDE EL CONJUNTO DE ENTRENAMIENTO SE COMPONE DE DOS TIPOS DE IMAGENES: ETIQUETADAS Y NO ETIQUETADAS (QUE SON MUCHO MAS FACILES DE CONSEGUIR), EN SEGUNDO LUGAR, LA PROPUESTA INTRODUCIRA ARQUITECTURAS NOVEDOSAS DE DEEP RANDOM FORESTS QUE PUEDEN SER MAS FLEXIBLES QUE LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS, EN TERCER LUGAR, INTRODUCIREMOS EL CONCEPTO DE BOSQUES DERIVABLES PROFUNDOS (DEEP DIFFERENTIABLE FORESTS) CON EL OBJETIVO DE APRENDER REPRESENTACIONES PARA ANALISIS DE IMAGEN, ESTOS ULTIMOS CONCEPTOS ALCANCEN UN RENDIMIENTO COMO EL DE LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS EVITANDO SUS LIMITACIONES, VIDA ASISTIDA POR EL ENTORNO\VISIÓN EGOCÉNTRICA\VISIÓN POR COMPUTADOR\RECONOCIMIENTO DE ACTIVIDAD\RECONOCIMIENTO DEL CONTEXTO\ESTIMACIÓN DE EDAD\RECONOCIMIENTO DE EXPRESIÓN FACIAL\APRENDIZAJE PROFUNDO\BOSQUE PROFUNDO\APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO

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