CNCSIS IDEI, Fuzing Statistic and Semantic Modeling in Image Sequences Analysis
ID_930, 667/19.01.2009
Abordările orientate pe probabilitate pentru analiza secvenței imaginii au dificultăți în modelarea situației complexe întâlnite în aplicațiile din lumea reală. Pentru a atenua această problemă, propunem un nou cadru teoretic pentru fuzionarea nivelului de gândire statistic cu nivelul semanticii în beneficiul ambelor niveluri. Vom testa efectivitatea conceptului de urmărire pe obiect și de estimare a sarcinii de mișcare, legate de analiza mișcării corpului uman.
PROIECT FINANTAT
Definim trei obiective principale de cercetare:
- Prima dintre ele este dezvoltarea unui nucleu Traker ghidat semantic. Cea mai bună metodă de a exploata informații semantice extrase din secvența de imagine prin îmbunătățirea performanței Traking va fi investigată.
- Cel deal doilea obiectiv de cercetare este de a găsi o utilizare eficientă a noii reprezentari rare în modelarea mișcării și inferenței semantice.
- Al treilea obiectiv de cercetare este de a consolida un fond de informații de nivel superior extrase din secvența de imagine procesată.
Principalele rezultate:
- Dezvoltarea unui tracker ghidat semantic;
- Estimarea fondului robust
DATE PROIECT
Director
Prof.dr.ing Vasile GUI
Valoare
167.831 RON
Membri
Prof.dr.ing. Florin ALEXA, Assoc.prof.dr.eng. Cătălin CALEANU, Teach.assist.dr.eng. Ciprian DAVID, Teach.assist.eng. Gheorghe POPA, Dr.eng. Georgiana SIMION