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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

eTraining for interpreting images of man made scenes

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

Données non disponibles

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

STREP - Specific Targeted Research Project

Coordinateur

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAET BONN
Contribution de l’UE
Aucune donnée
Adresse
REGINA-PACIS-WEG 3
53113 BONN
Allemagne

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Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (4)

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