Structure and its impact for recognition
Project goals
Current trends in information technology show the necessity to develop much more efficient methods for structural data analysis and data mining. At the same time, these directions open new perspectives for further developments in computer science. Therewe see the opportunity to capitalize on the experience of the team in the field of neural networks and restarting automata. Several types of problems from the area of structural pattern recognition and data mining are namely of a similar character and the principles of learning from examples using neural networks or restarting automata can be used to approach their solution. Our goals are:Design new methods for efficient knowledge extraction. Extend these methods to extract also the information concerning the (hierarchical) structure of the data (using self-organization and sensitivity analysis in BP-networks).Extend the original 1D model of restarting automata to work also on 2D-inputs, e.g. pictures. Analyze theoretical properties of 2D-restarting automata, and 2D-grammars, respectively.Implement the developed methods and test them with the aim to assess their limits in practical applications. Use the developed software modules in two pilot studies ? for knowledge extraction (e.g. from economic or multimedia data) and in structural recognition of mathematical formulae.
Keywords
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 13 (SGA02010GA-ST)
Main participants
—
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
P103-10-0783
Alternative language
Project name in Czech
Struktura a její využití při rozpoznávání
Annotation in Czech
Současný trend ve vývoji informačních technologií vyžaduje návrh mnohem efektivnějších metod pro strukturální analýzu dat a dobývání znalostí. Tyto směry zároveň otevírají nové perspektivy pro další rozvoj počítačových věd. Zde vidíme příležitost využítzkušeností týmu v oboru neuronových sítí a restartovacích automatů. Některé typy úloh z oblasti rozpoznávání anebo dobývání znalostí totiž mají podobný charakter a při jejich řešení zřejmě lze aplikovat principy učení z příkladů s využitím neuronových sítí, resp. restartovacích automatů. Cílem je:Navrhnout nové metody pro efektivní extrakci znalostí. Rozšířit tyto metody pro extrakci informací o (hierarchické) struktuře dat (s využitím samoorganizace a citlivostní analýzy v BP-sítích).Rozšířit základní1D model restartovacích automatů i pro práci nad 2D-vstupy, např. obrázky. Provést teoretickou analýzu vlastností 2D restartovacích automatů, resp. 2D gramatik.Vyvinuté metody implementovat a otestovat s cílem poznat meze jejich praktické použitelnosti.Softwarové moduly budou využity ve dvou pilotních studiích ? při dobývání znalostí (např. z ekonomických anebo multimediálních dat) a při rozpoznávání obrazů matematických vzorců.
Scientific branches
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The project performed basic research into methods for data with rich structure, in particular advanced methods of structural pattern recognition, artificial neural networks and automata. The obtained results can be used in computer vision, natural language processing, and data mining. They were published in a book and more than 50 research papers, including 7 in journals with impact factor.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2010
Realization period - end
Dec 31, 2014
Project status
U - Finished project
Latest support payment
May 2, 2014
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP15-GA0-GA-U/01:1
Data delivery date
May 22, 2015
Finance
Total approved costs
2,769 thou. CZK
Public financial support
2,769 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Recognised costs
2 769 CZK thou.
Public support
2 769 CZK thou.
0%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
BD - Information theory
Solution period
01. 01. 2010 - 31. 12. 2014