Objectif
Face recognition is a fascinating domain: no other domain seems to present as much value when analysing casual photos; it is one of the few domains in machine learning in which millions of classes are routinely learned; and the trade-off between subtle inter-identity variations and pronounced intra-identity variations forms a unique challenge.
The advent of deep learning has brought machines to what is considered a human level of performance. However, there are many research questions that are left open. At the top most level, we ask two questions: what is unique about faces in comparison to other recognition tasks that also employ deep networks and how can we make the next leap in performance of automatic face recognition?
We consider three domains of research. The first is the study of methods that promote effective transfer learning. This is crucial since all state of the art face recognition methods rely on transfer learning. The second domain is the study of the tradeoffs that govern the optimal utilization of the training data and how the properties of the training data affect the optimal network design. The third domain is the post transfer utilization of the learned deep networks, where given the representations of a pair of face images, we seek to compare them in the most accurate way.
Throughout this proposal, we put an emphasis on theoretical reasoning. I aim to support the developed methods by a theoretical framework that would both justify their usage as well as provide concrete guidelines for using them. My goal of achieving a leap forward in performance through a level of theoretical analysis that is unparalleled in object recognition, makes our research agenda truly high-risk/ high-gains. I have been in the forefront of face recognition for the last 8 years and my lab's recent achievements in deep learning suggest that we will be able to carry out this research. To further support its feasibility, we present very promising initial results.
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: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle vision par ordinateur reconnaissance faciale
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage par transfert
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage profond
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
ERC-COG - Consolidator Grant
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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) ERC-2016-COG
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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.
69978 Tel Aviv
Israël
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.