一．        新一代信息檢索技術(shù)

 1）擴(kuò)大圖像語義學(xué)習(xí)的詞匯量:

 為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)圖像內(nèi)容復(fù)雜多樣的需求，如何將圖像語義學(xué)習(xí)系統(tǒng)的詞匯提高一個數(shù)量級，從目前的幾十個增加到幾百個，上千個。

方案I：充分利用網(wǎng)絡(luò)圖像的用戶標(biāo)識資源，開發(fā)我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

方案II: 開發(fā)我們的大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

 2)綜合利用不同的圖像特征和不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

 通過圖像色度紋理空間特征的不同組合，局域與全局特征的選取，不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的有效結(jié)合，來提高圖像語義學(xué)習(xí)的性能。

 3）圖像語義和文本語義的融合

      通過圖像語義和文本語義的有機(jī)結(jié)合來提高網(wǎng)絡(luò)信息檢索的準(zhǔn)確性。

二．復(fù)雜環(huán)境下的圖像理解與識別

   1）在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上提高性能

    多年來，學(xué)者們在以上提到的幾個環(huán)節(jié)已經(jīng)做出了大量的工作。我們的第一步工作是了解技術(shù)動態(tài)，有針對性地對個別算法進(jìn)一步進(jìn)行探討和改進(jìn)，以適應(yīng)我們的系統(tǒng)要求，并提高系統(tǒng)性能。

2）緊抓關(guān)鍵點(diǎn)，不同算法的有機(jī)結(jié)合

我們在人力和資源方面和微軟這樣的大機(jī)構(gòu)沒法想比，因此，要做出我們的貢獻(xiàn)，必須抓住我們能有所作為的關(guān)鍵點(diǎn)，比如人臉目標(biāo)的重建。此外，不同算法的有機(jī)結(jié)合往往能取長補(bǔ)短達(dá)到好的效果。這些還有待進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

  3）高動態(tài)范圍圖像采集

       高動態(tài)范圍圖像采集將從信源方面解決問題，減輕系統(tǒng)對后續(xù)技術(shù)性能的要求。我們相信，開發(fā)出實(shí)用的高動態(tài)范圍圖像序列采集系統(tǒng)，將使視頻監(jiān)控系統(tǒng)離實(shí)時實(shí)用跨出一大步。

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