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TIN2009-14404-C02-02

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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 327

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

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

Total investigadores 327

Presupuesto del proyecto 136K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

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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