大规模图像数据自动标注算法研究

基本信息
批准号:60873178
项目类别:面上项目
资助金额:30.00
负责人:薛向阳
学科分类:
依托单位:复旦大学
批准年份:2008
结题年份:2011
起止时间:2009-01-01 - 2011-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:张巍,张世乐,陆王天宇,孙子晨,周仲夷,何希圣,张杰
关键词:
信息过滤信息检索特征变换图像标注机器学习
结项摘要

主要研究大规模图像数据的自动标注算法,具体研究内容有:研究具有更好表示和区分能力的图像特征提取算法,其重点是研究特征选取和特征变换;研究用于高层语义特征提取的机器学习方法,其重点是研究半监督学习和大规模数据学习问题;研究图像标记的语义相关性挖掘问题,以进一步提高自动标记的性能,基本思路是利用先验信息、WordNet等知识库和标记在图像同现等统计信息。基于上述算法研究成果,我们将针对日常生活中常见的实体语义对象,从互联网上下载相应的图像,通过学习训练建立起较大规模的视觉语义特征模型库,用于实现图像的自动语义标注;我们还计划研究开发大规模图像数据的自动标注原型演示系统,用于网上大规模图像的搜索和过滤。

项目摘要

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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