Proiect de Cercetare PNCDI 2 - Parteneriate - 2013
Autoritate Contractanta: UEFISCDI - Unitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si Inovarii
Detalii proiect: PN-II-PT-PCCA-2013-4-0536
Contract nr. 300/2014
Instrument pentru data mining vizual si investigarea vizuala analitica a imaginilor satelitare ale suprafetei terestre (VATEO)
Arie tematica : Spatiu si securitate
Director de proiect : Dr. Florin SERBAN
Scopul acestui proiect este sa construiasca un instrument inteligent pentru vizualizarea datelor, data mining in imagini , calcularea de harti si diagrame sintetice care sa permita investigarea vizuala analitica si evaluarea fezabilitatii pentru lanturile de prelucrare de imagine.
Scopul propunerii de proiect VATEO este sa dezvolte modelul experimental pentru un instrument de explorare vizuala a datelor. Acest model va permite un mod interactiv de prezentare, cu scopul de a creste capacitatea de intelegere a continutului de informatie dintr-un set mare de imagini satelitare. Astfel, se vor extrage clusterele semantice relevante, impreuna cu o serie de masuratori cantitative, prezentate intr-un mod grafic, sugestiv.
Modelul VATEO va putea oferi o imagine preliminara asupra datelor dintr-un set de imagini satelitare optice sau radar, dezvaluind structura lor semantica (grupari naturale / clustere de scene / imagete asemanatoare), dar si unele estimari cantitative cu privire la structura, cu ajutorul unor reprezentari sugestive, vizuale. Cu ajutorul hartilor, graficelor si diagramelor VATEO utilizatorul poate face estimari a priori mai bune si mai rapide cu privire la fezabilitatea prelucrarii imaginilor. Toate imaginile sunt impartite in imagete mai mici, iar imagetele sunt grupate tinand cont de continut si formeaza, de exemplu, clusterul cu imagete ale zonelor acoperite de nori, clusterul cu imagete asupra zonelor de coasta, clusterul cu imagete ale zonelor impadurite, clusterul cu imagete corupte (dungi) etc.
Modelul VATEO nu va executa clasificari in sine, ci doar va permite specialistilor sa identifice clustere. Acestea nu vor fi adnotate automat, iar rezolutia necesara a clusterizarii (numarul, structura si adancimea clusterelor) va fi fixata numai de catre utilizator, in functie de scopul lantului de prelucrare. Utilizatorul va putea folosi diferiti descriptori, metrici si praguri.