大规模图像数据自动标注算法研究

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。