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【摘要编号】61070104/F020502
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arlose_3(金币+4, 基金HEPI+1): 谢谢！ 2011-01-20 17:02:38
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项目编号 61070104 项目名称 基于上下文隐式概念模型的图像与视频分类研究 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(F020508) 研究性质 应用基础研究 资助金额 32.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 海量多媒体内容管理是当前计算机领域的研究热点，而图像与视频的分类是多媒体内容管理的关键技术之一。本项目旨在研究图像与视频分类问题中的隐式语义概念学习方法。通过深入分析和借鉴文本分析中经典的隐式概念模型，结合图像与视频分类问题，提出新的隐式概念学习模型。具体而言，主要拟开展以下三个方面的研究工作。第一，克服传统词袋描述方法不具有空间-时间信息的不足，研究具有时间-空间信息的多层次语义概念的描述方式；第二，分析潜在概念空间的几何拓扑结构，引入局部结构保留方法等流形学习方法，克服传统隐式模型对概念间关系描述的不足；第三，充分挖掘图像与视频的上下文信息，分析图像与视频之间的关联，融合概念间的语义关系，建立新的基于上下文的隐式模型，并为图像与视频的语义分析和分类服务。 获资助单位 中国科学院自动化研究所(项目负责人) |
2楼2011-01-20 17:01:00