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 2015 - 31. december 2018
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.07.00  Tehnika  Računalništvo in informatika   

Koda Veda Področje
P176  Naravoslovno-matematične vede  Umetna inteligenca 

Koda Veda Področje
1.02  Naravoslovne vede  Računalništvo in informatika 
Ključne besede
računalniški vid, vizualno učenje, inkrementalno učenje, spoznavni sistemi, vizualni koncepti, razpoznavanje objektov, vizualno sledenje, uporabniški vmesniki na osnovi računalniškega vida, obrazi, digitalna kulturna dediščina, oblaki 3D točk
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Raziskovalci (16)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  22472  dr. Borut Batagelj  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  192 
2.  31252  dr. Narvika Bovcon  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  308 
3.  29381  dr. Luka Čehovin Zajc  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  124 
4.  11161  dr. Aleš Jaklič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  119 
5.  30155  dr. Matej Kristan  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  323 
6.  05896  dr. Aleš Leonardis  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  455 
7.  39227  dr. Alan Lukežič  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2016 - 2018  51 
8.  06618  dr. Jasna Maver  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  99 
9.  19226  dr. Peter Peer  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  408 
10.  32043  dr. Robert Ravnik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015  23 
11.  50002  Anže Rezelj  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2017 - 2018  0 
12.  18198  dr. Danijel Skočaj  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  309 
13.  09581  dr. Franc Solina  Računalništvo in informatika  Vodja  2015 - 2018  639 
14.  23401  dr. Luka Šajn  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  108 
15.  38300  mag. Peter Uršič  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2016  17 
16.  52095  Matej Vitek  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2018  20 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0581  Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta  Ljubljana  1627058  97.945 
2.  1539  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko  Ljubljana  1627023  16.240 
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 avtomatsko poizvedovanje po velikih slikovnih in video podatkovnih zbirkah, prepoznavanje obrazov, analiza človekovega obnašanja, vizualni nadzor in sledenje, samodejno vodenje vozil (avtomobilov, helikopterjev, podmornic) in upravljanje različnih tipov robotov od proizvodnih do humanoidnih in posebnih za specifične namene.   Čeprav je bil v zadnjih letih na področju računalniškega in spoznavnega vida dosežen velik napredek, številni izzivi ostajajo nerešeni. Med temi problemi izstopajo vprašanja, kako doseči robustnost umetnega zaznavanja v smislu prepoznavanja in kategorizacije ob splošnih in spremenljivih pogojih v okolju in ob ogromni variabilnosti vizualnih entitet. V bistvu gre za povezani vprašanji, saj bi modeliranje velikega števila vizualnih kategorij lahko zagotovilo potrebno regularizacijo za inferenco vidnega zaznavanja ob vključevanju kontekstne in predhodne informacije. Podobno velik izziv predstavlja učinkovito, zanesljivo in prilagodljivo sledenje vizualnih entitet.   Cilji programske skupine so, da prispeva k svetovnemu znanju na tem področju s predlogi novih metod za modeliranje, učenje in inference velikega števila vizualnih kategorij, z novimi metodami inkrementalnega učenja in originalnimi prispevki k vizualnemu sledenju ter analizi obnašanja človeka. Pri tem bo programska skupina nadaljevala predhodno delo in nadgradila nekatere metode, ki že zdaj sodijo med najnaprednejše na tem področju. Tako bo gradila teoretično delo na posplošenih reprezentacijah hierarhične kompozicionalnosti, na verjetnostnih modelih inkrementalnega učenja in adaptivnih večslojnih modelih vizualnega sledenja.   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 anotiranih 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, …) in iskala priložnosti za ustanavljanje spin-off in spin-out podjetij.
Pomen za razvoj znanosti
Računalniški vid zagotavlja enega od najpomembnejših elementov avtonomnih inteligentnih sistemov, ki so v središču zanimanja evropske raziskovalne politike. Vid ostaja eden od najpomembnejših načinov nekontaktnega zaznavanja okolice. Vsakršna avtomatizacija tega zaznavanja pa sproži zahtevo po avtomatski analizi slik. Zaradi vedno obširnejših digitaliziranih slikovnih podatkovnih zbirk na različnih znanstvenih področjih, teh informacij ni možno več obvladovati na dosedanje načine, ampak kličejo po preiskovanju in analizi podatkov z metodami računalniškega vida. Iz različnih senzorjev teče tudi vedno večji živ tok vizualnih informacij, ki jih je potrebno analizirati v realnem času. Metode računalniškega vida zato postajajo ključne za napredek pri obvladovanju vizualnih informacij tudi na drugih znanstvenih področjih, na primer na novo se razvijajočem področju digitalizacije kulturne dediščine (Digital Heritage). Vendar se ne smemo omejiti le na reševanje parcialnih problemov posameznih aplikacijskih področij, ampak preučevati metode računalniškega vida z bolj temeljnega vidika kognitivne znanosti in umetne inteligence, da bi odgovorili na staro dilemo, ali so ti problemi rešljivi od spodaj navzgor zgolj z vedno boljšim procesiranjem vhodnih signalov, ali pa so potrebni posegi od zgoraj navzdol v smislu uporabe in razumevanja širšega kognitivnega konteksta. V tem smislu je v zadnjem času zelo opazna tendenca k povezovanju raziskav na področju umetne inteligence, računalniškega vida in robotike na eni strani, ter psihologije, nevrofiziologije, kognitivnih znanosti in sorodnih ved na drugi strani. Slednje vede si lahko od razvoja učinkovitih računskih modelov umetnih spoznavnih sistemov obetajo tudi poglobitev razumevanju delovanja naravnih spoznavnih sistemov (človeka).
Pomen za razvoj Slovenije
Znanje s področja računalniškega vida je pomembno za tehnološki razvoj Slovenije. Robotska podpora proizvodnje je velikokrat možna le v kombinaciji z računalniškim vidom. Enako pomemben vidik v sodobni industrijski proizvodnji je zagotavljanje visoke kvalitete. Pomembna dimenzija kvalitete pa se odraža v vizualni podobi sestavnih delov ali končnega izdelka. Vizualna kontrola kvalitete je pomembna pri pakiranju raznovrstnih izdelkov, od tipičnih industrijskih izdelkov do zdravil in celo kmetijskih pridelkov.  Računalniški vid postaja pomemben tudi na kulturnem področju. Ker se vedno več vizualnih informacij seli v digitalno obliko, jih je možno uspešno obvladovati le z metodami računalniškega vida. Zato se že uspešno povezujemo z Zavodom za varstvo kulturne dediščine Slovenije, muzeji in galerijami pri 3D dokumentiranju, analizi in preiskovanju vizualnih podatkovnih zbirk. Ta smer razvoja v digitalno dediščino se odraža tudi v raziskovalnih programih Evropske unije. Pomen računalniškega vida raste tudi v postindustrijski družbi. Eden od pomembnih problemov, ki ga skušamo reševati tudi z zajemom in analizo slike je varnost (v prometu, na javnih mestih, pred terorizmom, skrb za starostnike). Problematika varnosti se seveda prepleta z drugimi družbenimi vidiki, najbolj s problematiko zagotavljanja zasebnosti. Biometrija (na osnovi obraza ali drugih značilk), analiza človeške aktivnosti, ki jih zajamejo nadzorne kamere, nadzor prometa ali ljudi, da bi jim lahko pravočasno priskočili na pomoč, vse to so naloge računalniškega vida. Člani naše programske skupine so tudi eni od redkih domačih strokovnjakov za izdelavo ekspertnih mnenj za interpretacijo slikovnih informacij za slovenska sodišča. Uporaba računalniškega vida se širi celo v sodobni umetnosti, saj je s pomočjo analize slikovnih informacij najlažje vpeljati elemente interakcije v sodobne umetniške instalacije. Na tem področju naša programska skupina skupaj s Katedro za nove medije Akademije za likovno umetnost in oblikovanje deluje že skoraj 20 let. Naši programski skupini pa to področje nudi zanimiv poligon za eksperimentiranje, saj so razvojni cikli kratki, odziv končnih uporabnikov pa hiter. Podobno velja tudi za širše področje spoznavnih sistemov, katerega ključni del so ravno sistemi spoznavnega oz. računalniškega vida. Pomembnost in potencialna uporabnost (in posledično korist) spoznavnih sistemov je botrovala tudi precejšnjemu povečanju vlaganj na to področje, tako v zasebnem kot tudi v javnem sektorju. Glede na splošnost in robustnost umetnih spoznavnih sistemov, pa tudi glede na njihovo prijaznost do uporabnikov in prilagodljivost, lahko pričakujemo vstop te tehnologije na mnoga področja, od industrijskih obratov do domačega okolja. Visok nivo znanj na področju računalniškega vida je naredil Slovenijo v mednarodni stroki bolj vidno in prepoznavno. Z delom na samem vrhu raziskovanj prispevamo v mednarodno zakladnico, hkrati pa smo tudi sposobni prinašati najnovejše rezultate iz sveta v Slovenijo. Z mednarodno izmenjavo kadrov, predvsem doktorskih in podoktorskih raziskovalcev skrbimo za vzgojo teh kadrov in za večjo prepoznavnost Slovenije.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Letno poročilo 2015, 2016, 2017, zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Letno poročilo 2015, 2016, 2017, zaključno poročilo
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno