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

Learning to Combine Hierarchical Image Modeling with 2-D Segmentation and 3-D Pose Recovery of Visual Objects

Ziel

The field of statistical pattern recognition of visual information using digital images is experiencing a boom of scientific discoveries and technological applications. The ultimate goal of this field is to make computers “understand” a scene captured with a digital camera, in the following way: given a still picture, how can a computer automatically identify what is present (image annotation and context identification), and estimate the 3-D pose and segmentation of the visual objects. The solution to this problem involves the reverse engineering process of how an image is formed. This process comprises an analysis that estimates a 3-D model that may have generated the scene, followed by its verification in the image. This problem is essentially ill-posed because several different models (i.e. different interpretations) can lead to similar pictures. Therefore, the computer has to decide on the most likely model (among several ambiguous models) using image features, statistical models of visual objects, and relations between visual objects to constrain the complex search space for scene interpretations. This application introduces a proposal for a novel methodology to solve the problem above based on a principled probabilistic model that combines hierarchical context classification, visual class recognition, 2-D segmentation, and 3-D pose recovery from 2-D images. This project is relevant for the scientific community and for the industry. For the industry, the technologies developed in this project can improve the accuracy of image search and annotation systems, such as Google images, Yahoo images, Theseus, and Quaero. For the scientific community, the 3-D model abstraction will allow for the recognition of new visual classes with consistent shape information and varying appearance. Moreover, the use of multi-level hierarchical models can lead to efficient search methods in very large databases, and a more effective visual context abstraction.

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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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

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-PEOPLE-IIF-2008
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

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.

MC-IIF - International Incoming Fellowships (IIF)

Koordinator

INSTITUTO SUPERIOR TECNICO
EU-Beitrag
€ 147 913,48
Adresse
AVENIDA ROVISCO PAIS 1
1049 001 Lisboa
Portugal

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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
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