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异构可视媒体内容分析与可信服务研究

简介:该项目属于信息科学技术领域。随着信息技术和互联网的发展,图像、视频 等可视媒体大数据呈现出异构、高维、多源、内容不可控等新特征,使得对海量 可视媒体数据进行有效的内容分析、提供可信的内容鉴别变得异常困难,…

类别:     其他 单位名称:资源部 联系人:  承德市生产力促进中心 电话:     0314-2383351

详细介绍:

1、建立了高维可视媒体数据的多层次、自适应表示框架,分别提出排序信 息保留判别分析模型和有监督高斯过程潜变量分析模型,有效解决了监督降维方 法在高维问题小样本学习上的缺陷,充分挖掘了高维数据的拓扑结构和内在信 息;继而提出了基于 GPU 加速的视觉特征融合方法,实现了可视媒体的快速内容 分析。 2、构建了异构可视媒体数据的稀疏重建和质量评价框架,提出相关近邻图 像块的稀疏特征自适应选择方法,克服了固定近邻个数带来的模糊效应和噪声现 象;进一步利用图像自然场景统计特征,提出基于多核学习的无参考图像质量评 价模型,获得了更好的主客观一致性。 3、构建了基于局部特征区域的图像来源真实性鉴别框架,设计了局部特征 区域最优选择模型,进一步提出了基于仿射协变区域和基于局部特征区域不变矩 的抗几何攻击图像水印方法;构建了基于直方图平移和聚类分析的鲁棒可逆信息 隐藏框架,有效改善了传统水印方法视觉质量差、弱鲁棒性、容量低等问题,为 提供可信的图像来源鉴别提供了理论依据。 4、建立了直推式的异构人脸合成与身份鉴别框架,设计了面向异构图像对 的概率图生成模型,改善了传统归纳式框架固有的测试误差较大的问题;构建了 增量学习下的正则约束平滑身份鉴别框架,有效解决了求解协方差矩阵逆时遇到 的小样本问题,并且大大降低了计算复杂度。 获奖情况:陕西省科学技术奖励一等奖。

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