Objectif
Recent advances in the fields of electronics and optics technology have permitted the design and development of sophisticated hyperspectral imaging sensors, which are able to capture the naturally occurring imaging spectra at a very high spatial resolution forming three-dimensional data cubes. In addition, it is envisaged that the next generation hyperspectral video cameras will have the ability to capture several hyperspectral data cubes per second, at almost video rates. Hyperspectral video sequences possessing high temporal, spatial, and spectral resolution will combine the advantages of both video and hyperspectral imagery. This unprecedented wealth of information poses a major challenge and necessitates the development of highly sophisticated signal processing systems. Addressing simultaneously the explosive growth of data dimensionality and the need to accurately determine the type and nature of the objects being imaged is a task that is not sufficiently treated currently by conventional statistical data analysis methods.
The objective of this project is to develop, test, and evaluate novel signal processing technologies for real-time processing of hyperspectral data cubes. Although hyperspectral sensors capture massive amounts of high-dimensional data, relevant information usually lies in a low-dimensional space. Our aim is to extend recent theoretical and algorithmic developments in the field of sparsity-enforcing recovery, compressive sensing, and matrix completion, in order to build and exploit sparse representations adapted to the hyperspectral signals of interest. It is envisaged that all three, temporal, spatial and spectral domains of hyperspectral data will be explored for sparse representations. Thus, sparsity in the data will be used not only to improve estimation performance, but also to mitigate the enormous computational burden needed to analyze hyperspectral data and leverage the development of real-time hyperspectral processing systems.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données
- sciences naturelles sciences physiques astronomie astrophysique
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
- sciences naturelles sciences physiques astronomie cosmologie physique
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées modèle mathématique
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.2.1.6. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies – Space
PROGRAMME PRINCIPAL
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H2020-EU.2.1.6.1. - Enabling European competitiveness, non-dependence and innovation of the European space sector
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
RIA - Research and Innovation action
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-COMPET-2014
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
70 013 IRAKLEIO
Grèce
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.