Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo - CORDIS

ERC

VIAMASS Resultado resumido

Project ID: 336054
Financiado con arreglo a: FP7-IDEAS-ERC
País: Francia

Hacia un mayor aprovechamiento de las colecciones de imágenes digitales

Con una financiación de 1,5 millones de euros aportada por el Consejo Europeo de Investigación (CEI), un grupo de investigadores ha explorado nuevas metodologías para descubrir automáticamente vínculos visuales entre las imágenes que componen una colección de enormes proporciones.
Hacia un mayor aprovechamiento de las colecciones de imágenes digitales
No hace mucho tiempo, solamente había una opción para buscar imágenes: las palabras clave. Sin embargo, todo lo relacionado con la tecnología de reconocimiento de imágenes ha cambiado extraordinariamente en los últimos años. Cualquier imagen se puede convertir en una matriz de vectores computerizados que describen el contenido visual en términos matemáticos. Unos motores de búsqueda específicos utilizan la tecnología de reconocimiento de imágenes para que los usuarios puedan hacer un seguimiento de las copias de una determinada imagen, así como de las versiones modificadas de la misma.

El equipo del proyecto VIAMASS (Visual recognition made super-scalable) tiene en su haber métodos innovadores que han aumentado drásticamente la eficacia de este tipo de consultas visuales. Sin embargo, los investigadores han visto otro reto en la revelación automática de los vínculos visuales entre imágenes.

Antes de VIAMASS, no existía ninguna metodología para descubrir de una forma eficiente y precisa esos vínculos visuales entre las imágenes de una colección muy extensa. Las iniciativas anteriores produjeron algoritmos capaces de detectar patrones visuales frecuentes, mientras que las coincidencias poco habituales pasaban inadvertidas.

Los investigadores comenzaron con el desarrollo de representaciones de imágenes radicalmente nuevas que les permitirían abordar los problemas asociados al reconocimiento visual que pretendían resolver. El siguiente paso era encontrar soluciones algorítmicas capaces de localizar subconjuntos de vectores que representasen un objeto idéntico en diferentes imágenes. Por último, propusieron nuevos métodos de codificación para comparar dichos conjuntos de vectores en una extensa colección de imágenes.

Este trabajo de investigación, que se prolongó durante cinco años, ilustró los méritos de varios planteamientos poco convencionales para las búsquedas de similitudes a través de demostradores que presentaban vínculos visuales escogidos en las imágenes. La labor realizada en el marco del proyecto VIAMASS allanará el camino hacia la obtención de representaciones más eficaces para la consulta convencional mediante muestras, lo que afectará a la cadena de procesamiento de las búsquedas de vínculos visuales.

Información relacionada

Palabras clave

Imagen digital, colecciones de imágenes, vínculos visuales, tecnología de reconocimiento de imágenes, VIAMASS
Número de registro: 183149 / Última actualización el: 2016-08-02
Dominio: TI, Telecomunicaciones