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

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

Objetivo

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.

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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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

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.

FP7-PEOPLE-IIF-2008
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

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.

MC-IIF - International Incoming Fellowships (IIF)

Coordinador

INSTITUTO SUPERIOR TECNICO
Aportación de la UE
€ 147 913,48
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.

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