Algoritmo Progresivo Computacionalmente Eficiente para Representaciones 'sparse' convolucionales en 3D

Acronym

P_PSC-3D

Consortium Coordinator

Rodriguez Valderrama, Paul Antonio

Start Date

March 1, 2016

End Date

February 28, 2018

Status

https://purl.org/pe-repo/concytec/estadoProyecto#concluido

Tipo de proyecto

https://purl.org/pe-repo/ocde/tipoProyecto#investigacionBasica

Description

Representaciones 'sparse' es una técnica ampliamente usada para aplicaciones en procesamiento de imágenes digitales. Dada la señal b, la cual puede representar datos multidimensionales, y el diccionario matricial D, el problema inverso que la representación sparse soluciona se enfoca en hallar la representación u con la mayor cantidad de entradas nulas posibles, tal que D u = b. En caso de que el diccionario es auto-aprendido en base a un conjunto de datos relevantes al problema específico, la performance de la representación sparse, medida en el número de entradas nulas en u, se incrementa aunque no llega a ser óptima. Recientemente se han propuesto métodos basados en representaciones 'sparse' convolucionales (convolutional sparse representations o CSR), en cuyo caso se auto-aprenden filtros, que al ser convolucionados con cada imagen ejemplo de modo global, genera un diccionario óptimo. CSR tiene claras ventajas respecto de métodos previos, sin embargo la gran mayoría de algoritmos computacionales son muy costosos por lo que su aplicación se ha visto restringida a casos bi-dimensionales (imágenes). El presente proyecto plantea el desarrollo de un algoritmo progresivo computacionalmente eficiente para analizar vídeos digitales (data tri-dimensional) vía técnicas CSR, enfocándose en aplicaciones orientadas al reconocimiento de actividades humanas. El reconocimiento de actividades humanas se orienta a la identificación de acciones que involucran movimiento (p.e. acciones importantes en un aeropuerto: uso de teléfono celular, dejar/guardar un objeto, apuntar, etc.), razón por la cual, en lugar de analizar el video original, que incluye objetos estáticos, se plantea analizar el correspondiente video sparse, en el cual los objetos estáticos han sido eliminados. Adicionalmente, y de modo preponderante, se plantea un nuevo algoritmo progresivo para solucionar el problema planteado en el dominio de Fourier, el cual reduce substancialmente el costo computacional

Keywords

Representaciones dispersas

;

Convolución 3D

;

Algoritmos eficientes

;

Procesamiento de señales

Área de conocimiento

Natural sciences

Campo OCDE

https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01