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

Semi-supervised Structured Output Learning from Partially Labeled Data

Objetivo

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.

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

Coordinador

CESKE VYSOKE UCENI TECHNICKE V PRAZE
Aportación de la UE
€ 45 000,00
Dirección
JUGOSLAVSKYCH PARTYZANU 1580/3
160 00 PRAHA
Chequia

Ver en el mapa

Región
Česko Praha Hlavní město Praha
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
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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