Strukturované statistické modely pro porozumění obrazům
Cíle projektu
Cílem projektu je vývoj nové třídy statistických modelů pro popis obrazů, která vznikne kombinací dvou existujících úspěšných paradigmat: grafových modelů na jedné straně a piktoriálních struktur a obrazových gramatik na druhé straně. Tato nová třída modelů bude kombinovat sílu obou těchto přístupů při modelování složitých vizuálních scén, obsahujících objekty velmi různých typů. Na základě známých znalostí o obou existujících přístupech identifikujeme nejdůležitější teoretické problémy, které je nutno vyřešit pro úspěšnou kombinaci těchto přístupů, a navrhneme metody na jejich řešení. Budeme zkoumat vyjadřovací sílu nového modelu a vyvineme potřebné algoritmy na inferenci a učení. Výsledky výzkumu povedou k novým způsobům řešení složitých úloh, jako detekce a rozpoznávání objektů ve vidění robotů, interpretace složitých městských scén, nebo automatická navigace ve složitém prostředí.
Klíčová slova
computervisionmachinelearningstatisticalinferencegraphicalmodelsstructuralpatternrecognition
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
Standardní projekty 15 (SGA02012GA-ST)
Hlavní účastníci
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
P202-12-2071
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Structured Statistical Models for Image Understanding
Anotace anglicky
The goal of this project is to develop a novel class of statistical image models by combining two successful existing paradigms: graphical models on one side and pictorial structures and image grammars on the other side. The new model class will combine the strengths of both paradigms to model complex visual scenes populated by objects of possibly very different types. Based on the current state of the art in both fields, we will identify the most important theoretical problems which need to be solved for a successful combination of these model classes and propose ways for their solution. We will investigate the expressive power of the new model class and develop new algorithms necessary for inference and learning. The results of our research will provide new ways of solutions to challenging tasks like detection and recognizing objects in robot vision, interpretation of complex urban scenes, or autonomous navigation in complex environments.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
CEP - hlavní obor
IN - Informatika
CEP - vedlejší obor
—
CEP - další vedlejší obor
—
OECD FORD - odpovídající obory
(dle převodníku)10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Hodnocení dokončeného projektu
Hodnocení poskytovatelem
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Projekt se zabýval statistickými grafovými modely, konkrétně inferencí v nich, určením jejich parametrů a interakcí jejich částí. Výsledky se dají využít v oblastech strojového učení a počítačového vidění. Výstupy byly publikovány na kvalitních mezinárodních fórech včetně špičkových časopisů a konferencí. Finanční plán byl dodržen.
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2012
Ukončení řešení
31. 12. 2015
Poslední stav řešení
U - Ukončený projekt
Poslední uvolnění podpory
26. 3. 2015
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP16-GA0-GA-U/01:1
Datum dodání záznamu
25. 9. 2017
Finance
Celkové uznané náklady
8 688 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
8 688 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
8 688 tis. Kč
Statní podpora
8 688 tis. Kč
100%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
CEP
IN - Informatika
Doba řešení
01. 01. 2012 - 31. 12. 2015