Gépi érzékelés – Intelligens tér – Szirányi Tamás levelező tag székfoglaló előadása
Szirányi Tamás levelező tag 2022. december 13-án megtartotta akadémiai székfoglalóját. Az előadásról szóló, képgalériával és videóval bővített összefoglaló.
A „nagy adatok” és a „dolgok internete” megjelenését szorosan követi az „intelligens szenzorhálózatok” és ezzel a „mesterséges térintelligencia” térnyerése, mely a mesterséges intelligencia egy új diszciplínája. A mesterséges térintelligencia célja olyan számítógépes látási algoritmusok kutatása, amelyek lehetővé teszik robotok és más intelligens eszközök számára a körülöttük lévő 3D terek feltérképezését, az ebben való pontos és robusztus lokalizálásukat, a jelen lévő objektumok felismerését, és értelmezni tudják ezek mozgását és kölcsönhatását a környező világban, biztosítva az objektumokkal és egyéb intelligens ágensekkel való együttműködést.
Szirányi Tamás (Az akadémiai székfoglaló előadáson készült képgaléria a fotóra kattintva nézhető meg.) Fotó: mta.hu / Szigeti TamásSzirányi Tamás előadásában olyan módszereket mutatott be, amelyek környezetünk vizuális információi alapján segítenek felépíteni a szemantikusan is értelmezhető térmodelleket, többnyire elegáns matematikai leírással.
Ezt segíti, hogy a vizuális világ szerkezete axiomatikus tulajdonságokkal is leírható, mint a markovi gráfstruktúra vagy a skálafüggetlen képi tulajdonságok. Ezek továbbfejlesztése például a fúziós markovi képszegmentálás vagy az adaptív textúradetekció. A vak dekonvolúció kettős iterációs eljárása egy speciális konvergenciakritérium segítségével képes az egynézetű képeken a relatív fókuszmélységtérkép előállítására. Egy hasonló kettős iterációval a mozgáskorrelációk alapján előállított ergodikus reguláris Markov-lánccal lehetséges a nagy bázistávolságú kamerák összeregisztrálása.
Szirányi Tamás 1957-ben született Budapesten. A Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) tudományos tanácsadója és a Gépi Érzékelés Kutatólaboratórium vezetője, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Karának egyetemi tanára. Szakterülete a gépi érzékelés és környezetmodellezés. Tudományos munkássága a számítógépes képfeldolgozásban, videóelemzésben és alakfelismerésben itthon és külföldön is elismert. Kiemelkedő kutatási eredményeket ért el a képek és videók magas szintű értelmezése, képsorozat-alapú távmegfigyelési adatfúziós és változáskövetési Markov-eljárások, a sztochasztikus és diffúziós iterációs eljárások, a ritka felbontású alakzatok felismerése területén, valamint a műholdas és légi felvételekből történő földmegfigyelésben.
