DEEP LEARNING FOR ADAPTATIVE AND MULTIMODAL INTERACTION IN PATTERN RECOGNITION (DELAMIPAR)

Año de inicio 2018
Organismo financiador CONSELLERIA DE EDUCACION, INVESTIGACION, CULTURA Y DEPORTE
Tipo de proyecto INV. COMPETITIVA PROYECTOS
Responsable científico Casacuberta Nolla Francisco
Resumen Los objetivos científico-técnicos de DELAMIPAR son: 1. Elaboración de nuevos modelos basados en redes recurrentes profundas y en aprendizaje adaptativo en el marco de la interacción multimodal. 2. Desarrollo sistemas basados en los modelos anteriores para diferentes tipos de aplicaciones:  Elaboración de perfiles de autores.  Traducción automática.  Transcripción de textos manuscritos.  Indexación y búsqueda de información en imágenes de texto manuscrito.  Reconocimiento de expresiones matemáticas.  Reconocimiento del habla multimodal.  Simulación de fluidos. Los resultados esperados de DELAMIPAR son los siguientes: - En la parte científica, se espera producir nuevos modelos y metodologías para hacer frente de manera efectiva con el cambio de paradigma fundamental que suponen las redes profundas en el marco de la multimodalidad interactiva. - Las tecnologías desarrolladas sobre la base de estos modelos y métodos serán evaluadas principalmente utilizando el paradigma basado en corpus. En términos generales, y en función de las tareas, se espera que la aplicación de los nuevos modelos profundos en a las áreas descritas reduzca el esfuerzo humano en esas tareas entre un 10% y un 50%. Además, los prototipos desarrollados serán evaluados por medio de pruebas reales de interacción con el usuario.