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中文摘要：
不同于传统的单标记学习问题，多标记学习考虑一个对象对应多个类别标记的情况，是当前国际机器学习领域研究的热点问题之一。然而，由于多标记学习中标记组合的多样性，其学习的准确率尚待提高，并且训练样本获取困难问题已成为制约该领域研究的瓶颈。本项目以互联网视频自动标注为背景，研究以下问题1）针对社会标记的模糊性、个性化等问题，拟通过内容感知与语义计算相结合的方法，对社会标记进行去噪、修正、推荐、合并，实现社会标记精化；2）针对标记关系不确定性的问题，拟通过贝叶斯网络对标记关系建模，实现标记关系的量化描述；3）针对多标记学习中常忽略标记依赖关系的问题，拟通过最优化理论训练标记关系对多标记集成学习的约束参数，达到提高多标记分类性能的目的。不同于传统的直推式学习方法，采取将样本精化和多标记学习两个复杂问题分而治之的思路，丰富和拓展了机器学习理论和方法，对于解决互联网视频标注问题具有重要的指导意义。
结论摘要：
英文主题词Multi-label learning；society label refining；video content annotation；semi-supervised learning；object tracking
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