| 查看: 1778 | 回复: 2 | |||||||||
| 本帖产生 1 个 基金HEPI ，点击这里进行查看 | |||||||||
chagou2006铁杆木虫 (正式写手)
|
[求助]
求助“面向视觉大数据搜索的词典学习与特征编码压缩研究”14年面上项目的摘要
|
||||||||
|
回复此楼» 猜你喜欢
291求调剂
已经有7人回复
-
材料与化工272求调剂
已经有13人回复
-
283求调剂（080500）
已经有5人回复
-
材料科学与工程求调剂
已经有5人回复
-
一志愿北京化工大学材料与化工（085600）296求调剂
已经有17人回复
-
考研调剂
已经有7人回复
-
343求调剂085601
已经有3人回复
-
08工科求调剂286
已经有3人回复
-
337求调剂
已经有3人回复
-
329求调剂，一志愿西北工业大学，材料工程（085601）
已经有10人回复
appraiser
木虫 (正式写手)
- 基金HEPI: 3
- 应助: 0 (幼儿园)
- 金币: 4075.3
- 散金: 19
- 红花: 1
- 帖子: 314
- 在线: 120.4小时
- 虫号: 241315
- 注册: 2006-04-10
- 专业: 自然地理学
【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
chagou2006: 金币+50, 基金HEPI+1, ★★★★★最佳答案 2015-10-08 10:33:23
chagou2006: 金币+50, 基金HEPI+1, ★★★★★最佳答案 2015-10-08 10:33:23
| 视觉大数据作为互联网大数据的核心组成部分，正逐渐成为人工智能、计算机视觉与多媒体等研究领域的新兴研究热点。为应对面向视觉大数据的内容分析与知识挖掘的挑战，大规模视觉搜索技术具有重大研究价值，其成败的基石取决于如何在海量带噪的数据环境下获取鲁棒而紧凑的视觉特征表达。本项目着眼于面向视觉大数据搜索的鲁棒特征表达与压缩的研究，主要贡献是引入一套完善的、针对海量带噪视觉数据的特征学习框架，包含如下三个研究点：(1)基于弱监督学习的视觉词典优化构建；(2)基于有监督稀疏编码和带约束极值注入的视觉词包特征鲁棒抽取和(3)面向视觉搜索的有监督视觉词典压缩。这三个贯序的研究点分别对应解决特征的可扩展性、鲁棒性与紧凑性，互为耦合并相互增强。本项目以输出一套精确而高效的视觉大数据搜索平台，为内容分析与知识挖掘奠定理论基础，并促进视觉大数据在多个相关学科领域中的应用。 |
2楼2015-10-07 08:30:12
chagou2006
铁杆木虫 (正式写手)
- 应助: 0 (幼儿园)
- 金币: 6144.3
- 散金: 801
- 红花: 9
- 帖子: 375
- 在线: 194.4小时
- 虫号: 962239
- 注册: 2010-03-05
- 专业: 计算机应用技术
3楼2015-10-08 10:33:54
