Projecten
Een modulair consistent, disciminatief kader voor gestructureerde 'output learning in computer vision'. KU Leuven
State-of-the-art computerzichtsystemen zijn fundamenteel afhankelijk van statistisch leren om de prestaties te optimaliseren op een specifieke toepassing. Momenteel zijn statistische kaders in computervisie meestal gebaseerd op classificatie
en regressie, probabilistische grafische modellen of discriminerende gestructureerde voorspellingskaders zoals de Gestructureerde Output Support Vector Machine (SOSVM). Hoewel sommige van de best ...
Computer vision en intelligente maaipatronen om het biodiversiteitsbeheer in graslanden te automatiseren Universiteit Gent
Om de biodiversiteit van planten en bestuivers in graslanden te herstellen zullen optimale maaipatronen worden ontwikkeld. Deze patronen zullen rekening houden met graslandkenmerken (lokale schaal) en databases van bestuivers (brede schaal). Deze nieuwe strategie vereist veel veldgegevens en geautomatiseerde plantenidentificatie. Dit wordt ontwikkeld door middel van geavanceerde computer vision en AI-technieken op beelden van graslanden ...
Computer Gegenereerde Data gebruiken om Computer Visie modellen te trainen. Universiteit Hasselt
Visuele factoren om menselijke esthetische voorkeuren voor afbeeldingen te voorspellen: een “deep-learning” benadering op basis van “Fast Fourier Convolution” en “Vision Transformers” KU Leuven
Het belangrijkste doel van dit proefschrift is om een “deep-learning” model te ontwikkelen om menselijke esthetische voorkeuren voor beelden te voorspellen. Uitgangspunt is het bestaan van een “benchmark” dataset van voorkeuren, verzameld in een uitgebreide online studie met grote steekproeven van beelden van alledaagse scènes en schilderijen en grote steekproeven van waarnemers (verzameld door een PhD student in de psychologie, die ook werkt ...
Smart Vision VIL - Innovatieplatform voor de logistieke sector
FP7 project: 20-20 3D Media: Spatial Sound and Vision Universiteit Hasselt
Computer Vision/Audio processing onderzoek voor analyse van diergedrag. KU Leuven
Het doel van dit doctoraat is het ontwikkelen van algoritmen voor analyse van diergedrag met als doel het dierenwelzijn te verbeteren. Meer specifiek zal ik state-of-the-art beeld- en geluidsanalysebenaderingen ontwikkelen voor het identificeren, volgen en monitoren van belangrijk diergedrag/reacties. Ik zal ook voorstellen hoe geëxtraheerde informatie kan worden gebruikt door eindgebruikers (onderzoekers, dierenverzorgers) om dieren te ...
Computer visie technieken voor de automatische analyse van mobiele eye-tracking data KU Leuven
In de voorbije veertig jaar heeft eye-tracking zichzelf ontwikkeld als een krachtige methode om menselijk kijkgedrag te analyseren. Traditioneel werden eye-tracking experimenten echter enkel toegepast in beperkte, sterk gecontroleerde omstandigheden. Tegenwoordig wordt er meer aandacht besteed aan het uitbreiden van het applicatiedomein van eye-trackers om meer realistische experimenten toe te laten. Zo hebben bijvoorbeeld onderzoek naar ...