Program badawczy: Metody opisu obrazu

Celem programu badawczego Metody opisu obrazu jest opracowanie zaawansowanych metod generowania logicznych, spójnych opisów sytuacyjnych na podstawie danych wizualnych. Program koncentruje się na integracji systemów wizyjnych, segmentacji semantycznej, metod sztucznej inteligencji oraz systemów logiki w celu stworzenia kompleksowych narzędzi do analizy i interpretacji obrazów.

Zakres badań

Systemy wizyjne i segmentacja semantyczna:

• Rozwój algorytmów segmentacji semantycznej i panoptycznej w celu wydzielenia obiektów oraz relacji przestrzennych w scenach wizualnych.
• Badanie wpływu jakości segmentacji na generowanie opisów sytuacyjnych.

Metody AI i logika:

• Wykorzystanie metod uczenia maszynowego (deep learning, sieci neuronowe) do analizy obrazów oraz ekstrakcji istotnych cech sceny.
• Integracja systemów logiki formalnej (logika predykatów, logika mereologiczna) w celu modelowania relacji między obiektami i generowania spójnych opisów sytuacyjnych.

Metody mereologiczne w wizji komputerowej:

• Opracowanie i implementacja metod mereologicznych w kontekście systemów wizyjnych oraz uczenia maszynowego, umożliwiających formalne reprezentowanie części, całości i ich wzajemnych zależności w scenach wizualnych.

Przewidywane rezultaty

Przewidywane rezultaty programu badawczego:

• Opracowanie systemu wizyjnego generującego logiczne, spójne opisy sytuacyjne dla obrazów i sekwencji wideo.
• Wdrożenie metod mereologicznych do analizy relacji przestrzennych między obiektami w obrazach.
• Połączenie segmentacji semantycznej z metodami NLP w celu automatycznego tworzenia opisów scen.
• Publikacje naukowe i wdrożenia prototypowych narzędzi w obszarze wizji komputerowej, sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego.

Innowacyjność programu:

Program integruje podejścia z zakresu wizji komputerowej, AI, logiki i NLP w sposób kompleksowy, stawiając nacisk na generowanie opisów nie tylko wizualnie poprawnych, ale także logicznie spójnych i semantycznie znaczących. Wprowadzenie metod mereologicznych pozwoli na dokładniejsze modelowanie relacji części i całości w scenach wizualnych, co jest nowatorskie w kontekście uczenia maszynowego wizualnego.

Zapraszam do współpracy!

Kierownik Programu Badawczego
Adam Szmigielski
aszmigie@pjwstk.edu.pl