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Task Specific Description of Visual Color Information

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Usare le informazioni cromatiche per riconoscere gli oggetti

Gli algoritmi di riconoscimento degli oggetti tradizionalmente si basa su informazioni di luminescenza senza tenere in considerazione il colore. Alcuni ricercatori finanziati dall'UE hanno compiuto importanti progressi nella descrizione automatica dei colori per specifiche classi di oggetti, che possono trovare una vasta applicazione commerciale.

Tecnologie industriali

Insegnare ai computer a eseguire compiti "umani" è diventato un argomento comune in un'era di crescente automazione, in cui si ambisce a ridurre il potenziale di errore umano in una vasta gamma di processi. Il riconoscimento automatico dei colori ha importanti utilizzi in svariati campi come la robotica, i giochi e l'editing delle fotografie. Allo scopo di sviluppare nuovi metodi per la combinazione di informazioni su colore e forma in algoritmi per il riconoscimento degli oggetti, i ricercatori finanziati dall'UE hanno dato vita al progetto TS-VICI ("Task specific description of visual color information"). Gli scienziati hanno cercato di sviluppare una descrizione del colore adattabile automaticamente combinando invarianze fotometriche (caratteristiche ripetibili a prescindere dai cambiamenti nell'illuminazione) con la potenza di discriminazione (l'utilizzabilità di una caratteristica a scopo di classificazione). I ricercatori hanno inoltre suggerito modifiche ai descrittori dei colori con l'incorporazione di informazioni specifiche per le attività o le classi di oggetti, allo scopo di ottenere migliori prestazioni: ad esempio i descrittori dei colori aiutano a identificare oggetti invarianti cromaticamente come i fenicotteri ma non aggiungono valore al riconoscimento di oggetti variabili cromaticamente come le automobili. In generale, i risultati suggeriscono che l'utilizzo del colore per guidare la descrizione delle forme ha superato i metodi esistenti grazie all'utilizzo di una combinazione di informazioni su colore e forma. I benefici collaterali del progetto comprendono ricerche sulla ricolorazione fisica realistica di oggetti, come avviene nelle applicazioni per l'editing delle fotografie, la pubblicità e i giochi. Il progetto TS-VICI ha apportato preziose migliorie alle teorie e agli algoritmi associati all'analisi automatica delle immagini e al riconoscimento automatico degli oggetti: migliorie di grande valore per la robotica, la visione attraverso i computer e l'editing fotografico, con un importante potenziale di sfruttamento economico.

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