Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-06-18

Beyond Features: Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition

Opis projektu


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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

FP7-ICT-2007-C
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

CP - Collaborative project (generic)

Koordynator

UNIVERSITA CA' FOSCARI VENEZIA
Wkład UE
€ 319 940,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Uczestnicy (5)

Moja broszura 0 0