Change language

Wyszukiwarka projektów

Konstrukcje zbiorów obrazów całkowych do szybkiej ekstrakcji cech i uczenia maszynowego w zadaniach detekcji

2016/21/B/ST6/01495

Słowa kluczowe

Deskryptory

  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • ST6_8: Grafika komputerowa, przetwarzanie obrazów, wizualizacja komputerowa, multimedia, gry komputerowe

Panel

ST6 – Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Informatyki

woj. zachodniopomorskie

Inne projekty tej jednostki »

Kierownik projektu (z jednostki realizującej)

dr hab. Przemysław Maciej Klęsk

Liczba wykonawców projektu: 5

Konkurs

OPUS 11 – ogłoszony 2016-03-15

Przyznana kwota
412 680 PLN
Rozpoczęcie projektu
2017-01-27
Zakończenie projektu
2020-09-26
Planowany czas trwania projektu
44 miesiące (z wniosku)
Status projektu
Projekt rozliczony

Opis projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga — opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Obliczeniowa mobilna stacja robocza o wymaganych parametrach: procesor klasy Intel Xeon (2.5 GHz, 4/8 rdzenie/wątki, cache L3 8MB), pamięć RAM 64 GB, dysk SSD 1TB. Za kwotę 24 000 PLN
  2. Obliczeniowa stacja robocza o wymaganych parametrach: procesor klasy Intel Xeon, 2.5 GHz, 12/24 (rdzenie/wątki), cache L3 30 MB; pamięć RAM 128 GB, dysk SSD 2 TB, karta grafiki klasy nVidia GeForce. Za kwotę 38 000 PLN
  3. Zewnętrzny dysk SSD o pojemności 8 TB. Za kwotę 1 500 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

Publikacje w czasopismach (2)

  1. Constant-time Calculation of Zernike Moments for Detection with Rotational Invariance

    Autorzy:
    Aneta Bera, Przemysław Klęsk, Dariusz Sychel
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (rok: 2019, tom: 41(3), strony: 537-551), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/TPAMI.2018.2803828 – link do publikacji

  2. Can Boosted Randomness Mimic Learning Algorithms of Geometric Nature? Example of a Simple Algorithm that Converges in Probability to Hard-Margin SVM

    Autorzy:
    Przemysław Klęsk, Marcin Korzeń
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (rok: 2021, tom: 32(9), strony: 3798-3818), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/TNNLS.2021.3059653 – link do publikacji

Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (9)

  1. Constant-time Extraction of Statistical Moments for Object Detection Procedures

    Autorzy:
    Przemysław Klęsk, Aneta Bera
    Konferencja:
    7th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (rok: 2018, strony: 49-59), Wydawca: SciTePress
    Data:
    konferencja 16-18.01.2018
    Status:
    Opublikowana

  2. Notes on Expected Computational Cost of Classifiers Cascade: A Geometric View

    Autorzy:
    Dariusz Sychel, Przemysław Klęsk, Aneta Bera
    Konferencja:
    7th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (rok: 2018, strony: 103-114), Wydawca: SciTePress
    Data:
    konferencja 16-18.01.2018
    Status:
    Opublikowana

  3. Constant-Time Fourier Moments for Face Detection - Can Accuracy of Haar-Like Features Be Beaten?

    Autorzy:
    Przemysław Klęsk
    Konferencja:
    16th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (rok: 2017, strony: 530-543), Wydawca: Springer International Publishing AG, Cham
    Data:
    konferencja 11-15.06.2017
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji

  4. From Synthetic Images Towards Detectors of Real Objects: a Case Study on Road Sign Detection

    Autorzy:
    Przemysław Klęsk
    Konferencja:
    International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC) (rok: 2019, strony: 14-26), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43632
    Status:
    Opublikowana

  5. Branch-and-Bound Search for Training Cascades of Classifiers

    Autorzy:
    Dariusz Sychel, Przemysław Klęsk, Aneta Bera
    Konferencja:
    ICCS 2020 (International Conference on Computational Science 2020) (rok: 2020, strony: 18-34), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43985
    Status:
    Opublikowana

  6. Reduction of Numerical Errors in Zernike Invariants Computed via Complex-Valued Integral Images

    Autorzy:
    Przemysław Klęsk, Aneta Bera, Dariusz Sychel
    Konferencja:
    ICCS 2020 (International Conference on Computational Science 2020) (rok: 2020, strony: 327-341), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43985
    Status:
    Opublikowana

  7. Fitting Penalized Logistic Regression Models Using QR Factorization

    Autorzy:
    Jacek Klimaszewski, Marcin Korzeń
    Konferencja:
    ICCS 2020 (International Conference on Computational Science 2020) (rok: 2020, strony: 44-57), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43985
    Status:
    Opublikowana

  8. Regularized Learning of Neural Network with Application to Sparse PCA

    Autorzy:
    Jan Rodziewicz-Bielewicz, Jacek Klimaszewski, Marcin Korzeń
    Konferencja:
    International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC 2019) (rok: 2019, strony: 203-214), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43632
    Status:
    Opublikowana

  9. Relaxed Per-Stage Requirements for Training Cascades of Classifiers

    Autorzy:
    Dariusz Sychel, Przemysław Klęsk, Aneta Bera
    Konferencja:
    ECAI 2020, 24th European Conference on Artificial Intelligence (rok: 2020, strony: 1523-1530), Wydawca: IOS Press
    Data:
    konferencja 44072
    Status:
    Opublikowana

« Nowe wyszukiwanie

Projekt graficzny i wykonanie: Jakub Piotrowski