Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS
Contenuto archiviato il 2024-06-18

Discrete Optimization in Computer Vision: Theory and Practice

Obiettivo

This proposal aims at developing new inference algorithms for graphical models with discrete variables, with a focus on the MAP estimation task. MAP estimation algorithms such as graph cuts have transformed computer vision in the last decade; they are now routinely used and are also utilized in commercial systems.
Topics of this project fall into 3 categories.
Theoretically-oriented: Graph cut techniques come from combinatorial optimization. They can minimize a certain class of functions, namely submodular functions with unary and pairwise terms. Larger classes of functions can be minimized in polynomial time. A complete characterization of such classes has been established. They include k-submodular functions for an integer k _ 1.
I investigate whether such tools from discrete optimization can lead to more efficient inference algorithms for practical problems. I have already found an important application of k-submodular functions for minimizing Potts energy functions that are frequently used in computer vision. The concept of submodularity also recently appeared in the context of the task of computing marginals in graphical models, here discrete optimization tools could be used.
Practically-oriented: Modern techniques such as graph cuts and tree-reweighted message passing give excellent results for some graphical models such as with the Potts energies. However, they fail for more complicated models. I aim to develop new tools for tackling such hard energies. This will include exploring tighter convex relaxations of the problem.
Applications, sequence tagging problems: Recently, we developed new algorithms for inference in pattern-based Conditional Random Fields (CRFs) on a chain. This model can naturally be applied to sequence tagging problems; it generalizes the popular CRF model by giving it more flexibility. I will investigate (i) applications to specific tasks, such as the protein secondary structure prediction, and (ii) ways to extend the model.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2013-CoG
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-CG - ERC Consolidator Grants

Istituzione ospitante

INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY AUSTRIA
Contributo UE
€ 1 641 585,00
Indirizzo
Am Campus 1
3400 KLOSTERNEUBURG
Austria

Mostra sulla mappa

Regione
Ostösterreich Niederösterreich Wiener Umland/Nordteil
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Beneficiari (1)

Il mio fascicolo 0 0