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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS
Contenido archivado el 2024-06-18

eTraining for interpreting images of man made scenes

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

Datos no disponibles

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

STREP - Specific Targeted Research Project

Coordinador

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAET BONN
Aportación de la UE
Sin datos
Dirección
REGINA-PACIS-WEG 3
53113 BONN
Alemania

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Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (4)

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