Informace o projektu
Výzkum technologií vhodných pro face recognition, jež lze použít pro vyhledávání v multimediálních datech na internetu
| Kód projektu | LJ12003 CEP CORDIS MU WEB INET MU |
|---|---|
| Doba řešení | 01.07.2012–31.12.2014 |
| Stav | ukončený |
| Investor | Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR |
| Program | Jiné dotační projekty výzkumné |
| Řešitel za FI | |
| Členové realizačního týmu za FI |
Anotace
Projekt bude podán do III. veřejné soutěže ve výzkumu, vývoji a inovacích v rámci Programu mezinárodní spolupráce mezi českou republikou a Státem Izrael v aplikovaném výzkumu a experimentálním vývoji GESHER/MOST.
Díky prudkému rozvoji digitálních médií v posledním desetiletí je čím dál zřejmější, že vyhledávání a organizace dat se v budoucnu bude muset výrazně posunout směrem k principům, na kterých stojí komunikace mezi lidmi. Psychologové se shodují, že podobnost je inherentní součástí lidské klasifikace podnětů, učení, poznání.
V rámci tohoto projektu plánujeme rozvinout obě hlavní stránky problematiky podobnostního přístupu k datům - výkon a kvalitu. Konkrétně bychom rádi dosáhli: 1) vyhledávacího výkonu blížícího se konstantní škálovatelnosti vzhledem k velikosti dat, 2) výrazného zvýšení efektivity extrakce vlastností z digitálních objektů tak, aby se zvýšila jejich “nalezitelnost” (findability). V souladu s těmito dvěma směry plánujeme realizaci následujících experimentů a prototypních systémů: 1) testy škálovatelnosti pomocí vytváření systémů spravujících až miliardy objektů a 2) demonstrace univerzality našeho přístupu pomocí vytváření prototypních systémů např. na rozpoznávání obličejů, obecné vyhledávání obrázků, atd.
Díky prudkému rozvoji digitálních médií v posledním desetiletí je čím dál zřejmější, že vyhledávání a organizace dat se v budoucnu bude muset výrazně posunout směrem k principům, na kterých stojí komunikace mezi lidmi. Psychologové se shodují, že podobnost je inherentní součástí lidské klasifikace podnětů, učení, poznání.
V rámci tohoto projektu plánujeme rozvinout obě hlavní stránky problematiky podobnostního přístupu k datům - výkon a kvalitu. Konkrétně bychom rádi dosáhli: 1) vyhledávacího výkonu blížícího se konstantní škálovatelnosti vzhledem k velikosti dat, 2) výrazného zvýšení efektivity extrakce vlastností z digitálních objektů tak, aby se zvýšila jejich “nalezitelnost” (findability). V souladu s těmito dvěma směry plánujeme realizaci následujících experimentů a prototypních systémů: 1) testy škálovatelnosti pomocí vytváření systémů spravujících až miliardy objektů a 2) demonstrace univerzality našeho přístupu pomocí vytváření prototypních systémů např. na rozpoznávání obličejů, obecné vyhledávání obrázků, atd.