《基於多層上下文關係的圖像目標識別關鍵技術研究》是依託北京航空航天大學，由張弘擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於多層上下文關係的圖像目標識別關鍵技術研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：張弘
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本申請從人類視覺目標識別機制中的上下文特性出發，對基於特徵層、目標層和場景層三層融合的多層上下文目標識別理論進行了研究，重點解決基於上下文的目標識別任務所存在的兩個難點問題：圖像特徵的統一表達問題及上下文關係的最佳化建模問題。.本研究首先從圖像基本特徵出發，通過建立統一的圖像特徵描述子，實現圖像特徵在上下文結構下的一致表達；其次，在一致性的特徵描述基礎上，進一步研究人類視覺感知過程中的上下文特性,建立基於多層上下文關係的圖像目標識別模型；最後，對多層上下文目標識別模型進行最佳化，通過設計多層協同最佳化算法，降低求解多層上下文模型參數的運算量，提高識別速度。.本研究為建立符合人類理解方式的智慧型目標識別體系和方法提供了新的思路，在視覺目標識別領域具有重要理論意義。該研究的成果可廣泛套用於安全監控、人機互動、身份識別，智慧型導航等多個領域，推動智慧型化信息處理技術在生產生活中的套用和發展。
結題摘要
該結題項目從人類視覺目標識別機制中的上下文特性出發，對基於特徵層、目標層和場景層三層融合的多層上下文目標識別理論進行研究，重點解決了基於上下文的目標識別任務所存在的兩個難點問題：圖像特徵的統一表達問題及上下文關係的最佳化建模問題。 （1）從圖像基本特徵出發，本項目建立了統一的圖像特徵描述子，實現圖像特徵在上下文結構下的一致表達； （2）在一致性的特徵描述基礎上，研究了人類視覺感知過程中的上下文特性，建立基於多層上下文關係的圖像目標識別模型； （3）對多層上下文目標識別模型進行了最佳化，通過設計多層協同最佳化算法，降低了求解多層上下文模型參數的運算量，並提高識別速度。 本研究為建立符合人類理解方式的智慧型目標識別體系和方法提供了新的思路，在視覺目標識別領域具有重要理論意義。 本研究的成果可廣泛套用於安全監控、人機互動、身份識別，智慧型導航等多個領域，推動智慧型化信息處理技術在生產生活中的套用和發展。
