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DPI2017-89867-C2-2-R

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(SUBPROYECTO 2) "DEEP NETWORKS" EN EL CEREBRO VISUAL: DE LA NEUROIMAGEN A LA DEC...

(SUBPROYECTO 2) "DEEP NETWORKS" EN EL CEREBRO VISUAL: DE LA NEUROIMAGEN A LA DECODIFICACION DE LA RESPUESTA VISUAL LA COMPRENSION DEL PROCESADO DE LA INFORMACION VISUAL EN HUMANOS ES UN RETO EN LA ERA DE LA COMUNICACION DIGITAL DEBIDO A DOS RAZONES: (A) LA INTRODUCCION DEL USUARIO EN EL BUCLE DE DISEÑO ES CRITICA PARA OPTIMIZAR SISTEMAS DE TRA... ver más

01/01/2017

109K€

Presupuesto del proyecto: 109K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 109K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA COMPRENSION DEL PROCESADO DE LA INFORMACION VISUAL EN HUMANOS ES UN RETO EN LA ERA DE LA COMUNICACION DIGITAL DEBIDO A DOS RAZONES: (A) LA INTRODUCCION DEL USUARIO EN EL BUCLE DE DISEÑO ES CRITICA PARA OPTIMIZAR SISTEMAS DE TRANSMISION DE IMAGENES; Y (B) LAS SOLUCIONES A PROBLEMAS DE VISION POR ORDENADOR OBTENIDAS MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMATICO DAN LUGAR A SENSORES ARTIFICIALES QUE COMPARTEN PROPIEDADES FUNDAMENTALES CON LOS SENSORES BIOLOGICOS, DE HECHO, LAS ARQUITECTURAS ARTIFICIALES MAS EXITOSAS EN VISION EN NUESTROS DIAS (CONV, DEEP NETS) SON, EN REALIDAD, ASOCIACIONES EN CASCADA DE VERSIONES SIMPLIFICADAS DE CAPAS DE NEURONAS NATURALES,ESTE PROYECTO ATACA LA DINAMICA NEURONAL DE LA VISION BIOLOGICA QUE NO ESTA INCLUIDA EN LAS REDES ARTIFICIALES CONVENCIONALES, ESTE SUBPROYECTO SE CENTRARA EN LA DINAMICA DE TIPO WILSON-COWAN Y EN LA NORMALIZACION DIVISIVA ADAPTATIVA, QUE SON HECHOS DIFERENCIALES DE LAS REDES BIOLOGICAS, A PESAR DE QUE ESTAS NO-LINEALIDADES AUN NO SE COMPRENDEN TOTALMENTE, LOS MIEMBROS DE ESTE SUBPROYECTO HAN CONTRIBUIDO A DEMOSTRAR QUE ESTAS SON CRITICAS PARA EXPLICAR UN ABANICO DE FENOMENOS PSICOFISICOS (P,EJ, ENMASCARAMIENTO DE FRECUENCIA Y CONTRASTE, POSTEFECTOS DE MOVIMIENTO, CONSTANCIA DEL COLOR, ADAPTACION ESPACIO-CROMATICA Y DICROMACIA), Y ESTA FENOMENOLOGIA ES CLAVE PARA MEJORAR LA EXPERIENCIA DEL USUARIO EN VISUALIZACION DE IMAGENES,MODELOS FIABLES DE VISION HUMANA SON IMPRESCINDIBLES EN PROBLEMAS DE CALIDAD SUBJETIVA DE IMAGENES Y ESTETICA VISUAL, QUE TIENEN CONEXIONES OBVIAS Y AMPLIA APLICACION TECNOLOGICA, P, EJ,, LOS EXITOS RECIENTES EN TRANSFERENCIA DE ESTILO ARTISTICO Y EN PREDICCION DE CALIDAD DE IMAGEN UTILIZAN ARQUITECTURAS PROFUNDAS SIMPLIFICADAS, ESTO PONE DE MANIFIESTO LA RELEVANCIA DE LOS MODELOS DE BAJO NIVEL DEL CAMINO NEURONAL RETINA-CORTEX, LAS SOLUCIONES AL PROBLEMA DE CALIDAD DE IMAGENES SIN-REFERENCIA TAMBIEN DEPENDEN DE UNA DESCRIPCCION ESTADISTICA ADECUADA DE LAS RESPUESTAS DE ESTOS MECANISMOS DE BAJO NIVEL, LA COMPRENSION DE CUAL ES LA INFORMACION DESCARTADA A LO LARGO DE LAS CAPAS NEURONALES ES CLAVE PARA DEFINIR ESTIMULOS SUBJETIVAMENTE EQUIVALENTES, Y PARA SIMULAR Y EVALUAR EL ESTILO ARTISTICO, LA CARACTERIZACION DE LA INFORMACION DESCARTADA (P,EJ,RECONSTRUYENDO LA SEÑAL) TAMBIEN ESTA CONECTADA CON OTRO TEMA CANDENTE: LA DECODIFICACION DE LA SEÑAL NEURONAL O LECTURA DE LA MENTE VISUAL, EXISTEN EVIDENCIAS CONVERGENTES QUE INDICAN QUE EL MISMO TIPO DE MODELOS NOLINEALES (P,EJ, NORMALIZACION DIVISIVA) PUEDEN USARSE A DIFERENTES NIVELES DE RESOLUCION (DESDE NEURONAS INDIVIDUALES, VOXELS FMRI, HASTA PSICOFISICA), Y QUE LA SOLUCION ESTACIONARIA DE MODELOS DINAMICOS PUEDE SER RELACIONADA TAMBIEN CON ESTE TIPO DE MODELOS NO LINEALES,COMBINANDO NUESTRA EXPERIENCIA EN PSICOFISICA Y NEUROIMAGEN CON NUESTRA EXPERIENCIA EN MODELIZACION COMPUTACIONAL, EL PROYECTO GLOBAL SE DEDICA A CONECTAR Y AJUSTAR LOS MODELOS NOLINEALES DEL CORTEX VISUAL EN DEBATE, NUESTRA TRABAJO PREVIO CON MODELOS PERCEPTUALES MAS SIMPLES EN INGENIERIA (DANDO LUGAR A PATENTES) GARANTIZA QUE LA INVESTIGACION BASICA REALIZADA EN ESTE SUBPROYECTO REDUNDARA EN ALGORTIMOS REALMENTE PRACTICOS EN: (A) EL DESARROLLOS DE METRICAS UNIFICADAS DE CALIDAD VISUAL Y ESTETICA, Y (B) LA MEJORA DE LA DECODIFICACION DEL CEREBRO VISUAL UTILIZANDO LA INFORMACION DEL MODELO DE CODIFICACION, EL CUAL NO SE TIENE EN CUENTA EN LAS TECNICAS PURAMENTE BASADAS EN APRENDIZAJE AUTOMATICO, VER EMPRESAS INTERESADAS EN "IMPACTO ESPERABLE", NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL VISUAL\CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN\CALIDAD SUBJETIVA DE IMÁGENES\MODELIZACIÓN COMPUTACIONAL\DECODIFICACIÓN DEL CEREBRO VISUAL\PSICOFÍSICA\FMRI

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