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核可鉴别的特征分块稀疏表示的视频语义分析
  • ISSN号：1003-9775
  • 期刊名称：计算机辅助设计与图形学学报
  • 时间：2014.8.1
  • 页码：1297-1303
  • 分类：TP317.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院, [2]江苏实达迪美数据处理有限公司,江苏昆山215332, [3]中国移动通信镇江分公司,江苏镇江212013
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（61272211）
  • 相关项目：基于稀疏表示和超图的视频事件语义分析方法研究
作者： 詹永照|田华锋|毛启容|
关键词： 视觉属性, 属性学习, 迁移学习, 零训练样本学习
中文摘要：

“语义鸿沟”是指计算机识别的底层特征和高层语义之间的差距。针对“语义鸿沟”现象,把图像的视觉属性作为中介,利用属性将高层次的语义关系嵌入机器学习预测模型中,从而很好地解决了该问题。首先介绍属性学习的发展和学习框架,然后对属性学习在图像识别和检索、动作识别、迁移学习和零训练样本等方面的应用进行介绍,最后展望了属性学习今后的发展方向。

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编：鲍虎军
  • 地址：北京2704信箱
  • 邮编：100190
  • 邮箱：jcad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62562491
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-9775
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:24752