视觉大数据内容理解的理论与方法

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项目摘要:本群体是在模式识别国家重点实验室长期承担国家重大科研项目的合作中自然形成的。面向视觉感知数据的语义分析和内容理解,本群体成员在相关的模式识别理论与方法、视觉特征表达与提取、目标检测与识别、生物特征识别、目标跟踪、行为识别、文档图像识别等方面开展了长期深入的研究,提出了一系列有效的理论、方法和算法,在国际学术界产生了广泛的学术影响,并在身份识别、安全监控、网络内容过滤等领域获得成功应用,产生了重要的应用显示度。本项目的研究目标是针对物理空间多摄像机视频监控数据和网络空间图像视频数据,研究视觉大数据的内在规律和认知计算模型、有效的表达和学习方法以及语义理解技术,为国家公共安全、网络内容过滤和信息产业发展提供技术支撑。主要研究内容包括:视觉大数据压缩感知的信息理论基础,视觉大数据的认知计算模型,视觉大数据的结构表达与学习,视觉大数据处理的计算范式,视觉大数据语义理解技术和集成。