《圖模型的局部結構學習》是依託山東師範大學，由趙強擔任項目負責人的數學天元基金項目。
《圖模型的局部結構學習》是依託山東師範大學，由趙強擔任項目負責人的數學天元基金項目。項目摘要本項目主要研究圖模型的局部學習算法以及基於局部因果結構的因果推斷。在圖模型的局部構建方面，提出圖模型的局部學習算法；提出因果網路...
利用分解學習和局部學習策略，給出複雜度低、解釋性強、具有相合性的結構學習方法。結題摘要 圖模型是統計學中刻畫隨機變數間相依性、條件獨立性的一類多元統計分析模型。在圖模型中恰當地引入潛變數，不僅可以更清晰地描述背景知識，還可以大大簡化模型降低複雜度，使模型有更好的解釋性，也便於理論上分析和實際操作。
本項目研究在高維數據情形下，高斯圖模型的結構學習、估計問題和高維統計推斷問題。主要分為以下4個主要部分： 1.在高維情形下，當均值受到另一組高維協變數影響時，我們用似然函式加懲罰的方法來估計高維高斯無向圖的結構。用兩步估計方法，我們的得到了高維條件高斯圖模型的均值係數矩陣和高維誤差協方差逆陣的快速...
（3）兩種局部有向圖模型：條件隨機場和鏈圖。（4）基於模板的機率模型表示，包括動態貝葉斯網路和狀態觀測模型這兩種暫態模型。（5）盤模型和機率關係模型這兩種對象關係領域的有向機率模型，對象關係領域的無向表示。學習理論 機率圖模型學習算法分為參數學習與結構學習。基於機率圖模型學習分為機率網路的參數學習與...
給出幾類圖模型Markov等價的統計性質和圖形刻畫，以此設計出不破壞條件獨立關係的分解準則；研究如何在不違背條件獨立性的前提下，利用模型的Markov等價性和可分解性對複雜結構進行局部學習；針對小樣本數據和多維數據分類問題，研究如何將圖模型轉化為相應的約束最佳化模型，利用智慧型最佳化算法進行分類器結構學習，並給出理論...
《基於動態圖模型與多元結構化線上學習的視覺目標跟蹤》是依託中國礦業大學，由姚睿擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 視覺目標跟蹤是計算機視覺領域非常活躍的研究方向。實際場景下長視頻中存在相似目標干擾、嚴重遮擋及非剛體目標形變等難題，導致跟蹤效果不佳。本項目通過定義動態上下文，提出一種不同於傳統...
《面向三維模型檢索的主動式復結構圖學習方法研究》是依託江蘇師範大學，由趙向軍擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 三維模型局部檢索方法因其強大的分析能力和區別能力，成為模型重用的重要工具。本項目包括兩大部分，第一部分研究方向無關、形變無關的特徵匹配方法，該方法在局部檢索中不可缺少。不同於傳統的曲面SIFT...
《機率圖模型：原理與技術》是2015年清華大學出版社出版的圖書，作者是（美）Daphne Kolle。序 言 機率圖模型將機率論與圖論相結合，是當前非常熱門的一個機器學習研究方向。本書詳細論述了有向圖模型（又稱貝葉斯網）和無向圖模型（又稱馬爾可夫網）的表示、推理和學習問題，全面總結了人工智慧這一前沿研究領域的...
《局部解剖學學習指導》是2007年軍事醫科出版社出版的圖書，作者是范松青，陳熙，萬煒。本書共八章，內容編排與衛生部統編教材同步，各章均設定了“主要內容”、“複習思考題”、“標本與模型觀察”和“屍體解剖”四個欄目。內容簡介 書末附有參考答案，非常適合廣大醫學師生和臨床醫師學習與參考。目錄 第一章 頭部...
《基於時空流形學習與機率圖模型的人體動作識別》是依託電子科技大學,由程建擔任醒目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 人體動作識別在智慧型人機互動、智慧型視頻監控、安防與反恐、輔助駕駛和增強現實等方面具有重要的研究意義。本項目主要研究人體動作時空信息的有效提取與描述、動作特徵降維與時空本徵結構提取、動作識別的...
《基於視覺注意模型的結構化圖像分析技術研究》是依託上海交通大學，由張瑞擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 隨著圖像數據量的迅速膨脹，對圖像信息的分析理解和有效利用已成為亟待解決的問題。本項目擬結合申請人的前期工作，基於人眼視覺選擇性注意模型，嘗試採用結構化學習的思想，研究對圖像進行多層次語義解析的結構...
計算機圖形學需要預備C/C++、python等語言和數據結構、高等數學等專業知識。學習資料 計算機圖形學的學習資料有《計算機圖形學基礎教程》《計算機圖形學基礎》《計算機圖形學（OpenGL版）第3版》 等。教師簡介 趙明，男，漢族，學士，中國國民黨革命委員會會員，中國農業大學信息與電氣工程學院教授，主要從事人工智慧、...
該項目研究了含有隱變數的因果結構學習和因果結構未知時的統計因果推斷方法。對於結構學習問題，我們分別研究了高斯圖模型和層次模型的結構學習方法，給出將全局問題分解為局部問題的計算方法，研究了所提出方法的性質，發現我們的方法降低了問題的複雜度，提高了計算的速度，在生物基因等數據的分析中具有良好的表現。對於...
本項目擬對物理上互連成網的攝像監控系統用圖結構進行建模，節點屬性含區域內提取的事件局部特徵, 如視野內有無目標、其擁擠度、運動軌跡、進出時間、光流場有序度等；節點間的邊反映區域局部觀測信息間關聯，如目標進出的時間關聯、軌跡的空間位置關聯，目標間表觀相似性關聯、光流有序度關聯等。通過代價函式最小化...
基於局部學習和自適應學習模型，提出局部搜尋能力強、具備參數自適應學習能力的多目標Memetic算法，分析各學習模型對算法性能的影響，驗證模型和算法的有效性與先進性。在理論研究的基礎上，開展進化多目標最佳化在複雜網路結構分析等問題上的套用研究。研究成果在本領域重要期刊和會議發表論文15～20篇，申報國家發明專利5...
提出基於最大祖先圖的因果推斷準則；研究因果關係的傳遞性。結題摘要 本項目主要探討因果結構的學習算法以及基於因果結構的統計因果推斷方法。經過項目組三年的研究工作，在圖模型的結構構建、可壓縮性和局部因果推斷方面做了深入的研究，得到了一系列的研究結果。項目基本按照計畫書開展各項工作，達到了預期的目標。
研究成果體現在如下五個方面： 圖像預處理方面，提出最大化保留對比度信息的彩色圖像灰度化算法，最大程度保留原彩色圖像的結構特徵和對比度信息；提出基於自適應雙邊濾波去除蚊式噪聲的算法，在保證去除蚊式噪聲性能的前提下，提高圖像的邊緣保持特性；提出基於超像素半監督學習的圖像分割算法，適用於大規模的圖像分割...
與此同時，稀疏編碼等由於能自動從數據中提取特徵也被套用於深度學習中。基於局部數據區域的卷積神經網路方法近年來也被大量研究。釋義 深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現人工智慧的必經路徑。深度學習的概念源於人工神經網路的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵...
高效的視覺信息局部特徵表示是提升圖像（視頻）分析系統性能的關鍵。本項目將重點研究視覺信息的局部特徵表示問題，從局部結構表示、稀疏表示和穩健表示三個方面展開研究，旨在建立視覺信息局部特徵表示的一體化框架。主要研究內容包括：（1）基於核範數的回歸表示方法研究；（2）基於鑑別學習的局部特徵表示方法研究；（3）...
