Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

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

2016/21/B/ST6/01495

Słowa kluczowe:

obrazy całkowe ekstrakcja cech uczenie maszynowe detekcja

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 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 miesięcy (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)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (9)
  1. 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
  2. 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
  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, ), 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, ), Wydawca: SciTePress
    Data:
    konferencja 16-18.01.2018
    Status:
    Opublikowana
  3. 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, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43632
    Status:
    Opublikowana
  4. 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, ), Wydawca: Springer International Publishing AG, Cham
    Data:
    konferencja 11-15.06.2017
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    link do publikacji
  5. 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, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43632
    Status:
    Opublikowana
  6. 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, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43985
    Status:
    Opublikowana
  7. 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, ), Wydawca: IOS Press
    Data:
    konferencja 44072
    Status:
    Opublikowana
  8. Fitting Penalized Logistic Regression Models Using QR Factorization
    Autorzy:
    Jacek Klimaszewski, Marcin Korzeń
    Konferencja:
    ICCS 2020 (International Conference on Computational Science 2020) (rok: 2020, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43985
    Status:
    Opublikowana
  9. 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, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43985
    Status:
    Opublikowana

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy