本文關(guān)鍵詞：基于機器學習方法的視覺信息標注研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

中國科學技術(shù)大學 博士學位論文 基于機器學習方法的視覺信息標注研究 姓名：查正軍 申請學位級別：博士 專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng) 指導(dǎo)教師：汪增福 座機電話號碼 中國科學技術(shù)大學博士學位論文 摘要 摘 要 隨著存儲設(shè)備、計算機網(wǎng)絡(luò)和壓縮技術(shù)的發(fā)展，視覺信息大量涌現(xiàn)，如何有 效地組織、表達、管理和檢索浩如煙海的視覺信息，已成為科研領(lǐng)域和工業(yè)界亟 待研究解決的問題。其中，視覺信息語義標注受到愈來愈多的關(guān)注，成為當下的 研究熱點。 早期的視覺信息標注是人工完成的，然而人工標注費時費力，無法完成大規(guī) 模視覺信息的語義標注，這促使人們尋找新的標注技術(shù)。由．丁-機器學習方法具有 成熟的理論基礎(chǔ)，可為語義標注提供理論支持及可能的解決方案，基于機器學習 的自動語義標注已逐漸成為解決視覺信息標注問題的主流途徑。本文主要針對基 于機器學習的視覺信息標注展開研究，提出了一系列新穎的標注算法，期望通過 挖掘視覺信息標注的特性來提高視覺信息標注的準確性，以促進其實用化進程。 本論文的主要研究工作如下： 1． 提出了面向語義概念特性挖掘的視覺信息標注框架。在傳統(tǒng)的視頻標注方 法中引入語義概念特性挖掘，，提出了結(jié)合概念間統(tǒng)計相關(guān)性以及語義相關(guān) 性的視覺信息標注改善算法。傳統(tǒng)的視覺信息標注方法將某語義概念的標 注問題當作兩類分類問題來解決。將語義概念簡單地視為

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