Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio e implementazione di reti generative federate e distillazione della conoscenza cross-modale per il riconoscimento delle emozioni dei conducenti |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Study and implementation of Federated Generative Networks and Cross-Modal Knowledge Distillation for Drivers' Emotion Recognition |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L'attività affronta il problema del riconoscimento dell'emozione del guidatore da video non etichettati utilizzando tecniche multimodali. L'apprendimento federato consente a ogni partecipante di addestrare il proprio modello a livello locale per costruire un modello globale meglio generalizzato senza condividere i propri dati. Per ogni modello locale, le annotazioni emotive del conducente possono essere trasferite dal dominio dei sensori al dominio visivo utilizzando la distillazione cross-modale. Infine, le reti generative hanno lo scopo di generare dati sintetici che assomigliano molto ai dati reali attraverso un approccio di apprendimento non supervisionato per individuare, sostituire e arricchire i dati di ingresso e generare nuovi campioni con la stessa distribuzione dei dati originali. |
| Descrizione sintetica in inglese | The activity addresses the problem of recognizing the driver’s emotions from unlabeled videos using multimodal techniques. Federated Learning allows each participant to train their model locally to build a better generalized global model without sharing their data. For each local model, driver emotional annotations can be transferred from the sensor domain to the visual domain by using cross-modal distillation. Finally, Generative Networks have the purpose to generate synthetic data that closely resembles real data through an unsupervised learning approach to detect, replace, enrich patterns in the input data and generate new samples with the same distribution as the original data |
| Data del bando | 26/10/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | http://www.isti.cnr.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | CNR - ISTI |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Pisa |
| Sito web | http://www.urp.cnr.it |
| sag@isti.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 13/11/2023 |
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| Come candidarsi | Other |