Obiettivo
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.
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.
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.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale visione computerizzata riconoscimento facciale
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento per trasferimento
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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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.
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.
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.
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-COG - Consolidator Grant
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2016-COG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
69978 Tel Aviv
Israele
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.