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

Semi-supervised Structured Output Learning from Partially Labeled Data

Ziel

Learning classifiers automatically from examples is subject to the
multidisciplinary field of machine learning.

The structured output learning (SOL) is concerned with the
learning of classifiers for prediction of multiple
interdependent variables exhibiting some structure dependence.
Recent progress in SOL focuses mainly on supervised methods
that require labeled examples. A high cost of labeled examples
significantly limits application of SOL to many domains.

Our goal is threefold. First, to developed framework for semi-supervised SOL from cheap partially labeled examples. Second, to apply this new framework to two important SOL tasks: (i) Markov Networks learning and (ii) learning of 2-dimensional image grammars. Third, to use the new algorithms for solving computer vision problems including the image segmentation and the car license plate recognition.

To achieve the first goal, we will examine two strategies. First, we will
combine powerful discriminative methods for SOL with generative models offering a principled way to deal with missing labels. Second, we will extend the existing semi-supervised methods in order to handle the partially labeled examples.

To achieve the second goal, we will incorporate the existing methods for
supervised SOL of Markov Networks and 2D grammars to the framework
developed as the first goal.

To achieve the third goal, we will build on the technology for
image segmentation and license plate recognition developed by
the host. The currently used classification methods will be
replaced by the developed semi-supervised SOL algorithms to
demonstrate their effectiveness on real-life problems.

Achieving the goals will be possible by joining the expertise
of the applicant and the host. This applies both to theoretical
and application oriented goals. The applicant is experienced in
SOL and Markov Networks while the host will complement this
with a large expertise in 2D grammars and computer
vision.

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-ERG-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-ERG - European Re-integration Grants (ERG)

Koordinator

CESKE VYSOKE UCENI TECHNICKE V PRAZE
EU-Beitrag
€ 45 000,00
Adresse
JUGOSLAVSKYCH PARTYZANU 1580/3
160 00 PRAHA
Tschechien

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Region
Česko Praha Hlavní město Praha
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
Mein Booklet 0 0