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

Beyond Features: Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition

Projektbeschreibung


FET Open

Traditional pattern recognition techniques are centered around the notion of "feature". According to this view, the objects to be classified are represented in terms of properties that are intrinsic to the object itself. Hence, a typical pattern recognition system makes its decisions by simply looking at one or more feature vectors provided as input. The strength of this approach is that it can leverage a wide range of mathematical tools ranging from statistics, to geometry, to optimization. However, in many real-world applications a feasible feature-based description of objects might be difficult to obtain or inefficient for learning purposes. In these cases, it is often possible to obtain a measure of the (dis)similarity of the objects to be classified, and in some applications the use of dissimilarities (rather than features) makes the problem more viable. In the last few years, researchers in pattern recognition and machine learning are becoming increasingly aware of the importance of similarity information per se. Indeed, by abandoning the realm of vectorial representations one is confronted with the challenging problem of dealing with (dis)similarities that do not necessarily obey the requirements of a metric. This undermines the very foundations of traditional pattern recognition theories and algorithms, and poses totally new theoretical and computational questions. In this project we aim at undertaking a thorough study of several aspects of purely similarity-based pattern analysis and recognition methods, from the theoretical, computational, and applicative perspective. We aim at covering a wide range of problems and perspectives. We shall consider both supervised and unsupervised learning paradigms, generative and discriminative models, and our interest will range from purely theoretical problems to real-world practical applications.

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.

FP7-ICT-2007-C
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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.

CP - Collaborative project (generic)

Koordinator

UNIVERSITA CA' FOSCARI VENEZIA
EU-Beitrag
€ 319 940,00
Adresse
DORSODURO 3246
30123 VENEZIA
Italien

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Region
Nord-Est Veneto Venezia
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
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 (5)

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