Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Računalniški vid

Uredi
Obdobja
01. januar 2019 - 31. december 2024
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.07.00  Tehnika  Računalništvo in informatika   
2.22.02  Tehnika  Komunikacijska tehnologija  Interaktivna tehnologija 

Koda Veda Področje
P176  Naravoslovno-matematične vede  Umetna inteligenca 

Koda Veda Področje
1.02  Naravoslovne vede  Računalništvo in informatika 
2.05  Tehniške in tehnološke vede  Materiali 
Ključne besede
računalniški vid, robotski vid, globoke nevronske mreže, globoki kompozicionalni modeli, biometrija, oblaki 3D točk, uporabniški vmesniki, vizualizacija podatkov, novi mediji, vizualno sledenje, semantična segmentacija, globoki kompozicionalni modeli, strojno učenje za računalniški vid
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Upoš. tč.
7.429,19
A''
1.344,02
A'
2.751,55
A1/2
3.571,36
CI10
11.718
CImax
903
h10
48
A1
24,94
A3
6,42
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 02. december 2023; A3 za obdobje 2017-2021
Podatki za razpise ARIS ( 04.04.2019 - Programski razpis , arhiv )
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Baza Povezani zapisi Citati Čisti citati Povprečje čistih citatov
WoS  275  9.017  8.554  31,11 
Scopus  460  14.850  13.960  30,35 
Raziskovalci (22)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  22472  dr. Borut Batagelj  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  188 
2.  50367  Borja Bovcon  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2019 - 2020  19 
3.  31252  dr. Narvika Bovcon  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2022  299 
4.  29381  dr. Luka Čehovin Zajc  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  117 
5.  55044  Matej Dobrevski  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2023  10 
6.  53820  dr. Žiga Emeršič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2023  80 
7.  11161  dr. Aleš Jaklič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  119 
8.  30155  dr. Matej Kristan  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  319 
9.  55070  Ajda Lampe  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2023  6 
10.  05896  dr. Aleš Leonardis  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  455 
11.  39227  dr. Alan Lukežič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2022  48 
12.  06618  dr. Jasna Maver  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  99 
13.  54781  Tim Oblak  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2023  13 
14.  19226  dr. Peter Peer  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  388 
15.  50002  Anže Rezelj  Računalniško intenzivne metode in aplikacije  Tehnični sodelavec  2019  0 
16.  18198  dr. Danijel Skočaj  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  294 
17.  09581  dr. Franc Solina  Računalništvo in informatika  Vodja  2019 - 2023  631 
18.  23401  dr. Luka Šajn  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  106 
19.  34398  dr. Domen Tabernik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  48 
20.  56901  Darian Tomašević  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2022 - 2023  7 
21.  52095  Matej Vitek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2023  19 
22.  53924  Vitjan Zavrtanik  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2023  10 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0581  Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta  Ljubljana  1627058  95.394 
2.  1539  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko  Ljubljana  1627023  15.173 
Povzetek
Programska skupina izvaja osnovne in aplikativne raziskave na področju umetnega zaznavanja oziroma, bolj specifično, na področju računalniškega in spoznavnega vida. Ta problematika predstavlja eno izmed najpomembnejših komponent inteligentnih sistemov, od informacijskih do robotskih, in je nepogrešljiv del številnih aplikacij, kot so detekcija, kategorizacija in segmentacija predmetov in prizorov, prepoznavanje obrazov, vizualni nadzor in sledenje, samodejno vodenje vozil in upravljanje različnih tipov robotov. V zadnjih letih je bil predvsem na krilih metod globokega učenja narejen na področju računalniškega vida ogromen napredek. Praktična uporaba pristopov računalniškega vida se vse bolj širi iz nadzorovanih industrijskih okolij na različna področja vsakdanjega življenja. Kljub temu pa številni izzivi ostajajo nerešeni. Robustnost delovanja v zelo kompleksnih in dinamičnih pogojih še vedno ni dovolj visoka za popolnoma avtonomno analizo slik. Za uspešno delovanje danes prevladujočih metod nadzorovanega globokega učenja je potrebno zagotoviti ogromne količine označenih učnih podatkov. Postaja pa dostop do ogromne količine surovih podatkov, tako slik, videov kot oblakov 3D točk, vse enostavnejši in cenejši. Povečuje se tudi računska zmogljivost naprav za procesiranje vizualne informacije. V okviru raziskovalnega programa bomo naslovili te pomanjkljivosti ter izkoristili prednosti, ki jih prinaša razvoj na tem področju. Opravljali bomo temeljne raziskave, hkrati pa bomo naše ugotovitve aplicirali na konkretnih problemskih domenah.  Nadaljevali bomo naše zelo uspešno delo na področju razvoja vizualnih sledilnikov in metodologije za njihovo evalvacijo. Razvijali bomo nove metode računalniškega vida in strojnega učenja za avtonomni nadzor mobilnih robotov. Na področju globokega učenja bomo vpeljali koncept kompozicionalnih globokih modelov ter vpeljali učne tehnike, ki presegajo klasičen nadzorovan diskriminativen pristop. Globoko učenje bomo uporabili tudi na različnih problemskih domenah kot so segmentacija in modeliranje oblakov 3D točk ter biometrija. Ukvarjali se bomo tudi z razvojem uporabniških vmesnikov, ki uporabljajo kamere. Programska skupina bo, tako kot doslej, znaten del aktivnosti namenila preverjanju teoretičnih rezultatov na različnih realnih platformah, kot so mobilni roboti, aktivni senzorski sistemi in pametne mobilne naprave. Ob tem bo skupina izvajala aktivnosti za razširjanje znanja v obliki javno dostopnih označenih slikovnih in video podatkovnih zbirk, izvajanju izzivov (challenges) v okviru mednarodnih konferenc in predlaganju ustreznih evalvacijskih protokolov in metrik. Nenazadnje bo programska skupina skrbela za prenos teoretičnega znanja na praktične aplikacije, tudi ob sodelovanju z neposrednimi uporabniki, pri čemer bo gradila na dosedanjih tovrstnih izkušnjah (uporaba računalniškega vida pri spletni prodaji, pri ohranjanju in digitalizaciji kulturne dediščine, v umetnosti novih medijev, …).
Pomen za razvoj znanosti
Osnovni cilj računalniškega vida je avtomatsko pridobivanje informacij iz slik oziroma zaporedja slik, na primer iz videa. Nekaj tipičnih nalog, ki sodijo v sklop računalniškega vida, so identifikacija ljudi na osnovi slike njihovega obraza, ali sledenje določenega objekta na video posnetku, gradnja 3D modelov posameznih predmetov ali celotnega okolja iz množice slik in tudi analiza oziroma ocenjevanje slik po določenih medicinskih kriterijih ali celo estetskih kriterijih. Ker se je z razvojem tehnologije zajem in razširjanje slikovnih informacij bistveno olajšalo in pospešilo, postaja pomen in delež slikovnih informacij v informacijskem svetu vedno večji. Na primer, v skoraj vseh družabnih omrežjih slikovne informacije vedno bolj prevladujejo. Tudi starejše slikovne informacije iz arhivov se digitalizirajo in jih je potem možno analizirati s pomočjo računalniškega vida. Ročno iskanje informacij, na primer na katerih, stotine ur dolgih video posnetkih, se pojavlja določena oseba, je s časovnega vidika, skoraj povsem nepremostljiva naloga. Zato postaja računalniški vid ena od ključnih metod za obvladovanje, iskanje, klasifikacijo in analizo informacij nasploh. Aktualna postajajo nova aplikacijska področja, kot je avtonomna vožnja, kjer ima zaznavanje vizualnih informacij o cestišču, drugih udeležencih prometa, ovirah na cestah itd. kritično vlogo. Nenazadnje postaja vloga računalniškega vida ključna za različna tehnična, naravoslovna, družboslovna in humanistična področja, kjer je možno s pomočjo analize slikovnih informacij hitreje priti do novih spoznanj. Naj gre za analizo zgodovinskih artefaktov v muzealstvu, analizo obnašanja živali ali ljudi, ali iskanje sprememb na zemeljskem površju s pomočjo preiskovanja satelitskih posnetkov. Metodološko gledano gre računalniški vid v zadnjih parih letih skozi revolucionarne spremembe. V preteklosti so različne naloge od računalniškega vida zahtevale veliko mero specializacije, predvsem pri določanju slikovnih značilk, ki so bile potrebne za rešitev teh nalog. Danes pa so za skoraj vse naloge računalniškega vida začele prevladovati globoke nevronske mreže, ki na vhodnih slikah same določijo in poiščejo relevantne značilke, ki so potrebne za rešitev nalog, ki se jih je nevronska mreža predhodno naučila.
Pomen za razvoj Slovenije
Uporaba metod računalniškega vida zahteva v praksi veliko znanja, saj na nivoju nekih standardiziranih računalniških programskih rešitev ni možno obvladovati te zahtevne problemske domene. Znanstveno delovanje na področju računalniškega vida je zato pomembno najprej z vidika vzgoje kadrov, ki se lahko lotijo najbolj zahtevnih problemov avtomatske analize slikovnih podatkov. Poleg tega si brez strokovnjakov za računalniški vid ni možno predstavljati razvoja na drugih področjih, kjer te metode postajajo vse bolj pomembne. Ta področja segajo od tradicionalne tesne povezave računalniškega vida z robotiko pa vse do analize medicinskih slik za hitrejšo in bolj kvalitetno diagnostiko. Vse bolj pomembna postaja avtomatska analiza video posnetkov iz nadzornih kamer in končno tudi analiza video posnetkov, ki se širijo preko socialnih spletnih omrežij. Slovenski znanstveniki nenazadnje prispevajo tudi k napredku računalniškega vida v mednarodnem okviru, kar priča njihovo visoko število citatov. Publikacije te programske skupine imajo na Google učenjaku skoraj 15.000 citatov.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Vmesno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Vmesno poročilo
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno