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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-18

eTraining for interpreting images of man made scenes

Ziel

The aim of this project is to advance the state of the art of cognitive systems by developing a methodology for autonomous and continuous learning. The project will concentrate on structural learning, where relations between components and compositional hierarchies play a central role in object categorization. Such learning is particularly relevant for the interpretation of man-made objects, hence the project will use the recognition of buildings and parts of buildings in outdoor scenes as its exemplary application domain.

Due to the diversity of shapes and spatial arrangements of the different parts of a building, the recognition system must be capable of continually updating its conceptual knowledge. This requires the development of innovative methods for continuous learning. The project will advance the state of the art by concentrating on techniques of pattern discovery, concept learning, and ultimately self-learning. Just like a human child which has to be taught not only a certain subject but also the skills of autonomous learning, the proposed system will incorporate several levels of learning with decreasing responsibility of the teacher and increasing autonomy of the trained system, developing some self-awareness.

The project will use symbolic primitives extracted by low-level modules. The relationships between the extracted components will be represented by
- Bayesian networks, which will be used to model hierarchical structures,
- Markov Random Fields, which will be used to model peer-to-peer relations,
- logical structures which represent taxonomical and compositional hierarchies, and
- 2D grammars which will attempt to capture the structural relations syntactically.

For the development and evaluation of the system the project will use a rich dataset of several thousands of images of urban environments in the different countries of the participants. The learning components will be developed around the knowledge-based interpretation system SCENIC.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

Daten nicht verfügbar

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

STREP - Specific Targeted Research Project

Koordinator

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAET BONN
EU-Beitrag
Keine Daten
Adresse
REGINA-PACIS-WEG 3
53113 BONN
Deutschland

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Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Beteiligte (4)

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