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高维结构性稀疏特征选择与图像语义理解机制研究
  • 项目名称：高维结构性稀疏特征选择与图像语义理解机制研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：61202166
  • 申请代码：F020508
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2013-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人：韩亚洪
  • 依托单位：天津大学
  • 批准年度：2012
中文摘要：

社会媒体站点的兴起和移动互联应用的飞速发展使得图像数据在互联网上海量涌现，其所具有的高维、异构、弱标注和跨数据源等特性给图像语义理解带来了巨大挑战。本课题将结合统计分析、机器学习和计算机视觉等交叉领域的最新进展和热点研究，建立基于高维结构性稀疏特征选择的图像语义理解框架，主要内容包括图像高维异构特征的结构性互补特性利用与自适应选择、跨域异构数据源的多任务特征选择、图像高层结构性语义预测和一致性特征选择及其稳定性分析。通过集成相关研究成果与技术，开放结构性图像语义理解数据集，并发布以高维结构性稀疏特征选择为基础的图像语义理解原型系统，以验证算法和框架的有效性。相关研究成果在图像识别和多媒体检索等方面具有理论价值和应用意义。

中文主题词： 图像语义理解；结构性稀疏；特征选择；；
结论摘要：

英文主题词Image Semantic Understanding；Structural Sparsity；Feature Selection；；

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 23
  • 19
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
Guest Editorial: Ad Hoc Web Multimedia Analysis with Limited Supervision
Augmenting Image Descriptions Using Structured Prediction Output
Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain
An Object-level High-order Contextual Descriptor based on Semantic, Spatial and Scale Cues
Feature selection with spatial path coding for multimedia analysis
Image classification with manifold learning for out-of-sample data
Unified Dictionary Learning and Region Tagging with Hierarchical Sparse Representation
Discovering Discriminative Graphlets for Aerial Image Category Recognition
Semisupervised Feature Selection via Spline Regression for Video Semantic Recognition
Image Attribute Adaptation
Compact and Discriminative Descriptor Inference Using Multi-Cues
Tensor rank selection for multimedia analysis
Semi？supervised tensor learning for image classification
Image aesthetics enhancement using composition-based saliency detection
Semi-supervised feature selection via hierarchical regression for web image classification
Robust Face Clustering Via Tensor Decomposition
监督式异构稀疏特征选择的国画分类和预测
Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain
会议论文
What Can We Learn about Motion Videos from Still Images?
Augmented Image Retrieval using Multi-order Object Layout with Attributes
Output Feature Augmented Lasso
A Real-World Web Cross-Media Dataset Containing Images
Locality Preserving Hashing Method for Image Retrieval
Video Segmentation via Adaptive Higher-Order CRF with Windowed Dynamics
Visual Saliency Detection by Photographic Composition
Supervised Dictionary Learning Based on Relationship Between Edges and Levels
Robust tensor clustering with non - greedy maximization
Object Coding on the Semantic Graph for Scene Classification
Exploiting the locality information of dense trajectory feature for human action recognition
Multi-layer supervised dictionary learning for visual classification
Inferring Painting Style with Multi-Task Dictionary Learning
Describing Images with Hierarchical Concepts and Object Class Localization
Summarization-based Video Caption via Deep Neural Networks
Attribute Prediction with Long-Range Interactions via Path Coding
Discriminative multi-view feature selection and fusion
Co-regularized ensemble for feature selection
Discriminative Multi-Task Feature Selection
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