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【摘要编号】61070108
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ninesuns1(金币+2): 非常感谢！ 2011-01-17 11:47:43
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项目编号 61070108 项目名称 基于视觉显著与多核学习的图像标注与重排序技术研究 项目类型 面上项目 申报学科1 计算机图像与视频处理(F020502) 申报学科2 计算机图像与视频处理(F020503) 研究性质 应用基础研究 资助金额 34.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 互联网和各种用户设备上的图像数据正在呈现爆炸增长的态势，如何自动、快速、准确地理解和使用海量的图像数据是多媒体领域的一项重要研究课题。这一领域的主要难点和技术瓶颈在于特征的有效表示、鲁棒的学习方法以及友善的检索技术等方面，研究现状距离用户的视觉感知和实际需求还有较大的差距。因此本项目将根据视觉感知机理提取符合用户视觉特性和图像内容特性的显著性特征，并结合半监督多核学习方法，对图像进行高效语义标注，同时研究联合多种上下文信息的图像重排序算法。本项目预期发表15 篇以上高质量的学术论文，申请4项以上专利，并基于百万级图像数据库实现面向海量多媒体服务的图像标注与检索原型验证系统。本项目的实施，将对图像处理与检索的基础理论与技术的研究起到推动作用，为新一代网络多媒体信息服务提供核心算法与技术，更好的满足海量多媒体网络环境下的用户需求。 获资助单位 中国科学院计算技术研究所(项目负责人) |
2楼2011-01-13 15:41:31
book2005593
主管区长 (文坛精英)
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ninesuns1(金币+2, 基金HEPI+1): 非常感谢 2011-01-17 11:47:32
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项目编号 61070108 项目名称 基于视觉显著与多核学习的图像标注与重排序技术研究 项目类型 面上项目 申报学科1 计算机图像与视频处理(F020502) 申报学科2 计算机图像与视频处理(F020503) 研究性质 应用基础研究 资助金额 34.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 互联网和各种用户设备上的图像数据正在呈现爆炸增长的态势，如何自动、快速、准确地理解和使用海量的图像数据是多媒体领域的一项重要研究课题。这一领域的主要难点和技术瓶颈在于特征的有效表示、鲁棒的学习方法以及友善的检索技术等方面，研究现状距离用户的视觉感知和实际需求还有较大的差距。因此本项目将根据视觉感知机理提取符合用户视觉特性和图像内容特性的显著性特征，并结合半监督多核学习方法，对图像进行高效语义标注，同时研究联合多种上下文信息的图像重排序算法。本项目预期发表15 篇以上高质量的学术论文，申请4项以上专利，并基于百万级图像数据库实现面向海量多媒体服务的图像标注与检索原型验证系统。本项目的实施，将对图像处理与检索的基础理论与技术的研究起到推动作用，为新一代网络多媒体信息服务提供核心算法与技术，更好的满足海量多媒体网络环境下的用户需求。 获资助单位 中国科学院计算技术研究所(项目负责人) |
3楼2011-01-13 15:41:44
