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Universidad de Alicante

Proyecto

Técnicas Interactivas y Adaptativas para Sistemas Automáticos de Reconocimiento Aprendizaje y Percepción

Referencia: TIN2009-14205-C04-01
Financiación: Ministerio de Ciencia e Innovación
Periodo: desde 01/01/2010 hasta 31/12/2013
Director: Micó Andrés, María Luisa
Miembros: Calera Rubio, Jorge
Gómez Ballester, Eva
Oncina Carratalá, Jose
Pastor Seva, Pedro
Requena Jiménez, Antonio
Rico Juan, Juan Ramón
Serrano Díaz-Carrasco, Aureo
Web:https://sites.google.com/site/wikitiasa/
Resumen del projecto:
Tradicionalmente, los sistemas de Reconocimiento de Formas se han concebido para funcionar de forma
completamente automática, sustituyendo de esta manera la labor de los operarios que la realizaban de forma manual.
Basándose en este paradigma se han desarrollado muchos y diversos tipos de sistemas posteriormente explotados en
diversos sectores industriales. Este paradigma es cambiado en este proyecto por otro en el que los sistemas pasan de
ser completamente automáticos a comportarse de forma interactiva. El motivo principal es que los sistemas
completamente automáticos no están libres de errores y, si el objetivo es obtener resultados de calidad, se necesitará
una supervisión externa en las decisiones más comprometidas. Por otro lado, son cada vez más numerosas las
aplicaciones intrínsecamente interactivas como por ejemplo la recuperación de información o los sistemas de ayuda a
la decisión. El principal objetivo en este proyecto es aprovechar la información proporcionada por esa supervisión, a
medida que se produce, para reentrenar los modelos y tener la oportunidad de evitar errores futuros. De esta forma, la
eficacia del sistema se mide como una combinación entre el esfuerzo (usualmente número de interacciones) que el
usuario invierte en la tarea y el tiempo que el sistema necesita para reentrenar los modelos y generar una nueva
hipótesis. El paradigma interactivo plantea nuevos retos a la comunidad de Reconocimiento de Formas: aprendizaje
incremental de modelos (algoritmos dinámicos), nuevas estrategias de generación de hipótesis, aprovechamiento de la
coherencia interna de los datos (aprendizaje semisupervisado) y otras muchas que aparecerán a lo largo del proyecto
que dará lugar al desarrollo de nuevos conceptos y técnicas, resultado de la aplicación de este paradigma sobre
muchas de las metodologías, tanto clásicas como de más reciente desarrollo e interés en el campo del
Reconocimiento de Formas.
En el proyecto también se planteó la particularización de estas ideas a ciertos dominios de aplicación de interés como
el análisis del comportamiento humano, la transcripción de textos, la recuperación de imágenes basada en contenido,
reconocimiento de escritura, inspección y sistemas de vigilancia, control de accesos y biometría, inspección de
materiales o clasificación de espectros estelares, tanto desde la perspectiva clásica como la interactiva.

Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos


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