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网络视觉数据语义关联理解研究综述

清华大学 辅仁网/2017-07-08

网络视觉数据语义关联理解研究综述
崔乃妮;王晓峰; 1:西安建筑科技大学图书馆 2:西安理工大学理学院 摘要(Abstract):

针对现有大多数视觉数据理解孤立地处理单个视觉对象且专注于其固有特性,对网络异构分布及相互关联等特性重视不够,导致出现求解困难、计算效率低、仅能理解低层语义等问题,阐述面向大规模网络视觉数据的关联推理与语义理解研究热点,分析国内外研究现状,对该方向的发展趋势进行展望。

关键词(KeyWords): 视觉认知机理;;机器学习;;关联理解;;语义结构

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61075007)

作者(Author): 崔乃妮;王晓峰;

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参考文献(References): [1]Barnard K,Duygulu P,Forsyth D,et al.Matching words and pictures[J].The Journal of Machine Learning Research,2003,3(6):1107-1135.[2]Saul L K,Weinberger K Q,Ham J H,et al.Spectral methods for dimensionality reduction[M].Cambridge:MIT Press,2006:6-15.[3]Candes E J,Romberg J,Tao T.Robust uncertainty principles:exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information[J].IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(2):489-509.[4]Lee D D,Seung H S.Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization[J].Nature,1999,401(6755):788-791.[5]Yan S C,Xu D,Lin S,et al.Element rearrangement for tensor-based subspace Learning[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington D C:IEEE,2007:1-8.[6]Tsao D Y,Livingstone M S.Mechanisms of face perception[J].Annual Review of Neuroscience,2008(31):411-437.[7]Liu T,Yuan Z J,Sun J,et al.Learning to detect a salient object[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2007,33(2):353-367.[8]Vespignani A.Predicting the behavior of techno-social systems[J].Science,2009,325(5939):425-428.[9]Centola D.The spread of behavior in an online social network experiment[J].Science,2010,329(5996):1194-1197.[10]Lazer D,Pentland A,Adamic L,et al.Computational social science[J].Science,2009,323(5915):721-723.


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