Wykorzystanie informacji o kolorze do rozpoznawania obiektów
Uczenie komputerów wykonywania ludzkich zadań stało się w dobie zwiększonej automatyzacji wspólnym tematem, a także dążeniem do ograniczenia potencjalnych błędów ludzkich w różnych procesach. Automatyczne rozpoznawanie koloru ma istotne zastosowanie w dziedzinach tak różnych, jak robotyka, gry i edycja zdjęć. W celu opracowania nowych metod dołączania informacji o kolorze i kształcie do algorytmów rozpoznawania obiektów, finansowani przez UE naukowcy zainicjowali projekt "Opis zadaniowy wizualnej informacji o kolorze" (TS-VICI). Naukowcy starali się opracować automatyczny adaptacyjny opis kolorów łączący stałe fotometryczne (cechy powtarzalne ze względu na zmiany oświetlenia) z mocą dyskryminacyjną (odrębność lub użyteczność funkcji do celów klasyfikacji). Ponadto zasugerowali sposoby dostosowania deskryptora koloru z uwzględnieniem informacji specyficznych dla zadania lub klasy w celu osiągnięcia wyższej wydajności — np. deskryptory kolorów pomagają w identyfikacji obiektów o stałym kolorze, takich jak flamingi, jednak nie zwiększają skuteczności rozpoznawania obiektów o zmiennym kolorze, takich jak samochody. Ogólnie rzecz biorąc wyniki sugerują, że zastosowanie kolorów do kierowania opisem kształtu przewyższa dotychczasowe metody wykorzystujące połączenie informacji o kolorze i kształcie. Poboczne wyniki projektu objęły badania nad fizycznie realistyczną zmianą koloru obiektów, taką jakiej wymaga edycja zdjęć, branża reklamowa oraz branża gier komputerowych. Projekt TS-VICI przyniósł istotne usprawnienia w zakresie teorii i algorytmów związanych z automatyczną analizą obrazu i rozpoznawaniem obiektów, cenne z punktu widzenia robotyki, wizualizacji komputerowej i obróbki zdjęć, o znacznym potencjale komercyjnego wykorzystania.
