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TIN2009-14404-C02-02

Financiado

TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA SISTEMAS DE VISION DE GRAN ESCALA: APLIC...

TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA SISTEMAS DE VISION DE GRAN ESCALA: APLICACIONES AL ANALISIS DE IMAGEN MEDICA DURANTE LOS ULTIMOS 10 AÑOS HEMOS PRESENCIADO UNA CIERTA CONVERGENCIA ENTRE LOS CAMPOS DE LA VISION POR COMPUTADOR Y EL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL QUE HA PRODUCIDO UNA NUEVA GENERACION DE SISTEMAS DE VISION QUE REALIZAN TAREAS COMP... ver más

01/01/2009

136K€

Presupuesto del proyecto: 136K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 328

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01

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Participantes

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE BARCELONA

Total investigadores 328

Presupuesto del proyecto 136K€

Descripción del proyecto DURANTE LOS ULTIMOS 10 AÑOS HEMOS PRESENCIADO UNA CIERTA CONVERGENCIA ENTRE LOS CAMPOS DE LA VISION POR COMPUTADOR Y EL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL QUE HA PRODUCIDO UNA NUEVA GENERACION DE SISTEMAS DE VISION QUE REALIZAN TAREAS COMPLEJAS EN ENTORNOS COMPLEJOS, ESTA COMBINACION HA PRODUCIDO RESULTADOS REMARCABLES EN PROBLEMAS COMO LA DETECCION Y EL RECONOCIMIENTO FACIAL, EL SEGUIMIENTO VISUAL O LA SEGMENTACION, A PESAR ESO, EL PARADIGMA CLASICO DEL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL TIENE AUN ALGUNAS LIMITACIONES IMPORTANTES CUANDO CONSIDERAMOS SU APLICACION AL CAMPO DE LA VISION, Y MAS AUN SI CONSIDERAMOS SISTEMAS A GRAN ESCALA,LA PRIMERA LIMITACION ES LA NECESIDAD DE UNA GRAN CANTIDAD DE MUESTRAS ETIQUETADAS PARA ENTRENAR LOS MODELOS, A PESAR DE QUE OBTENER LAS MUESTRAS Y ALMACENARLAS ES CADA DIA MAS SIMPLE Y BARATO, SU ETIQUETAJE PUEDE CONSTITUIR UNA IMPORTANTE LIMITACION SI DEBE HACERSE DE FORMA MANUAL: EL ETIQUETAJE MANUAL ES UN PROCESO LABORIOSO, CARO Y CON UNA EFICIENCIA LIMITADA, LA SEGUNDA LIMITACION SE REFIERE A LA ACTUALIZACION DE LOS MODELOS: EL ENTRENAMIENTO PARA INCLUIR NUEVAS MUESTRAS PUEDE LLEGAR A SER INVIABLE A MEDIDA QUE EL CONJUNTO INICIAL Y LA FRECUENCIA DE ACTUALIZACION VAN CRECIENDO, LA TERCERA LIMITACION ESTA RELACIONADA CON LOS MODELOS DE RECONOCIMIENTO: CUANDO TRATAMOS CATEGORIAS VISUALES NATURALES EN ENTORNOS COMPLEJOS, TANTO EL NUMERO DE MUESTRAS COMO EL NUMERO DE CLASES PUEDE SER ALTO Y LOS SISTEMAS CLASICOS DE RECONOCIMIENTO CLASICOS NO ESCALAN BIEN RESPECTO A ESTAS MAGNITUDES,LA HIPOTESIS PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES QUE EL PARADIGMA CLASICO DE APRENDIZAJE DEBE SER COMPLEMENTADO CON EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS Y TECNICAS PARA HACER FRENTE A LAS LIMITACIONES EXPUESTAS, PARA ELLO, PROPONEMOS EL DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA SERIE DE METODOS EN LOS CAMPOS DEL APRENDIZAJE ACTIVO, EL APRENDIZAJE EN LINEA, Y LOS METODOS DE CLASIFICACION MULTICLASE NO CONVENCIONALES, TODOS ELLOS ADAPTADOS ESPECIFICAMENTE AL PROBLEMA DEL RECONOCIMIENTO EN IMAGENES,MAS ALLA DE LOS NECESARIOS DESARROLLOS TEORICOS, EL PROYECTO SE HA DISEÑADO JUNTO A UNA SERIE DE APLICACIONES PRACTICAS QUE PROPORCIONARAN LOS DATOS ADECUADOS Y TAMBIEN SERVIRAN COMO DEMOSTRADORES DE LAS TECNOLOGIAS DESARROLLADAS, EL PROYECTO SE BASARA PUES EN 4 GRANDES CONJUNTOS DE DATOS ASOCIADOS A 4 APLICACIONES PRACTICAS DESARROLLADAS EN EL SENO DE LOS GRUPOS SOLICITANTES: A) UN SISTEMA PARA ANALIZAR INTERACCIONES HUMANAS EN VIDEO; B) UN SISTEMA DE ANALISIS DE ESCENAS URBANAS; C) UN SISTEMA DE ANALISIS DE IMAGENES CORONARIAS PARA AYUDA AL DIAGNOSTICO; Y UN SISTEMA DE ANALISIS DE IMAGENES ENDOLUMINALES A PARTIR DE TECNICAS EN ENDOSCOPIA INALAMBRICA, APRENDIZAJE AUTOMATICO\ETIQUETAJE ACTIVO\ACTUALIZACION DE MODELOS DE APRENDIZAJE \APRENDIZAJE AUTOMATICO ONLINE\ANALISIS DE IMAGEN MEDICA\ANALISIS DE IMAGEN CORONARIA\ANALISIS DE IMAGENES ENDOLUMINALES

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