V letu 2010/2011 smo prejeli nagrado v okviru iniciative Podjetna Primorska. Nagrado smo prejeli v kategoriji poslovnih načrtov za potencialno spin off podjetje za poslovni načrt Animal explorer, ki ga je zagovarjal Peter Maričić. Poslovni načrt je bil izdelan pod mentorstvom dr. Janeza Žiberta. Jedro poslovne ideje predstavlja biometrični čitalec očesne šarenice, ki bo olajšal način pridobivanja podatkov. Gre za nov pristop za identifikacijo prostoživečih živali, živali v reji in hišnih ljubljenčkov. Tak način identifikacije živali je v primerjavi z dosedanjimi metodami neinvaziven in živalim bolj prijazen.
F.17 Prenos obstoječih tehnologij, znanj, metod in postopkov v prakso
V letu 2014 je Ameriški NIST organiziral prvo tekmovanje svoje vrste v razpoznavanju govorcev. Tekmovanje je potekalo v okviru mednarodne delavnice Odyssey, ki predstavlja enega glavnih strokovnih komunikacijskih kanalov za področje razpoznavanja govorcev. Tekmovanja se je udeležilo več kot 120 institucij s celega sveta, ki so k tekmovanju skupno prispevale več kot 9000 različnih sistemov. Sistem, ki smo ga razvili na Univerzi v Ljubljani skupaj s kolegi s podjetja Alpineon in je temeljil na vgradnji informacije o dolžini govornih posnetkov v sistem za razpoznavanje, se je v močni konkurenci (9000 sistemov) uvrstil med 10 najboljših tekmovanja. Sodelovanje na tekmovanju je doprineslo k večji prepoznavnosti univerze in podjetja na področju samodejnega razpoznavanja govorcev. Sistem, ki smo ga razvili v okviru tekmovanja je podrobneje opisan v [COBISS.SI-ID 10818644].
E.02 Mednarodne nagrade
COBISS.SI-ID: 10818644V referatu predstavljamo nov pristop k razpoznavanju 3D slik obrazov, ki temelji na uporabi kovariančnih deskriptorjev in uteženih vsotah Gaussovih porazdelitev (angl. Gaussian Mixture Models GMMs). Pristop ponuja enostaven in eleganten način združevanja različnih predstavitev obraza in omogoča analizo obraznega področja v različnih merilih. V prvem koraku, pristop izračuna vrsto kovariančnih deskriptorjev iz slikovnih področij različnih velikosti, nato pa na njih izvede posebno transformacijo, s katero iz izračunanih deskriptorjev izpelje nizkorazsežne vektorje značilk. S transformacijo se ne zmanjša zgolj razsežnost vektorjev značilk, ampak se omogoči tudi modeliranje z modeli GMM v Evklidskem prostoru. V zadnjem koraku, pristop uporabi razvrščevalnik, ki temelji na podpornih vektorjih (angl. Support Vector Machine SVM), in na podlagi letega sprejme odločitev o identiteti uporabnika na vhodni sliki. Predlagani pristop ima vrsto zavidljivih lastnosti kot je integrirani mehanizem za združevanje podatkov na zgodnjem nivoju, zmožnost analize 3D slik v različnih merilih, in sposobnost vključitve znanja o objektih razpoznavanja v postopek modeliranja. Učinkovitost predstavljenega pristopa preverimo na NISTovi podatkovni zbirki FRGCv2 in pri tem dosežemo izjemno spodbudne rezultate. Omenimo še, da je bilo opisano delo predstavljeno v okviru mednarodne IEEE konference za samodejno razpoznavanje obrazov in gest (FG 2013), ki jo Microsoft Academic Search uvršča na 4 mesto na svetu na področju računalniškega vida. Na podlagi naših preteklih referenc in mreženja na konferenci smo v imenu Univerze v Ljubljani uspeli pridobiti tudi pravico za organizacijo naslednje konference IEEE FG, ki je v letu 2015 potekala v Cankarjevem domu v Ljubljani. Po našem vedenju, je bil to eden največjih znanstveno-raziskovalnih dogodkov v Sloveniji leta 2015. Več podrobnosti o konferenci se najde na: www.fg2015.org.
B.01 Organizator znanstvenega srečanja
COBISS.SI-ID: 9821012Izum se nanaša na postopek in pripravo za globinsko slikanje scene, ki se opirata na projiciranje vzorca točk na to sceno. Poznano je globinsko snemanje scene, s tem da se obdela slika scene, ki je osvetljena z ozkimi snopi infrardeče svetlobe (WO 2007/043036 A1, US 8.150.142 B2). Naš raziskovalni cilj je bil, predlagati takšen postopek in takšno pripravo za globinsko slikanje scene, da bo določitev globine za posamezno točko scene preprosta in bo referenčna točka za to določitev pri katerokoli točki scene enolično določljiva, ne da bi bilo pri tem treba rešiti vprašanje korespodence med deli projiciranega vzorca in slike tega vzorca. Z izumom predlagana postopek in priprava za globinsko slikanje se odlikujeta po tem, da se globina katerekoli točke na sceni izračuna le na podlagi oddaljenosti njene slike od vnaprej in prav za to točko predvidenega mesta na senzorju. Za izum je bil podeljen patent v Sloveniji, vložen pa je tudi Evropski patent, ki bo predvidoma podeljen v letu 2017.
F.33 Patent v Sloveniji
COBISS.SI-ID: 11298900