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基于语义拓扑分析与结构优化学习的影像解译理论

获奖分类: 陕西省科学技术进步奖

获奖名称: 基于语义拓扑分析与结构优化学习的影像解译理论

获奖年份: 2018

获奖级别: 一等奖

主要完成单位: 中国科学院西安光学精密机械研究所、西北工业大学

主要完成人: 李学龙、袁媛、王琦、董永生

成果简介:


2018年度陕西省科学技术奖一等奖

 

基于语义拓扑分析与结构优化学习的影像解译理论

 

项目编号:S2018JLJS0434

主要完成单位:中国科学院西安光学精密机械研究所、西北工业大学

主要完成人:李学龙、袁媛、王琦、董永生

推荐单位:陕西省科学院

 

项目简介

影像解译是计算机视觉、人工智能、大数据分析等国家重大研究课题的共性基础问题。建立有效的影像解译理论和方法,可提高人类对现实世界的感知能力,并为智慧城市、安防监测等重要应用提供技术支撑。

针对影像数据内容的解译研究尚未建立完善的分析模型与学习方法,及人类视觉系统对影像数据的感知响应机理尚不明确等科学问题,依托多项国家自然科学基金委项目,团队进行了多年的系统研究,取得以下重要进展:1)建立了基于多维度特性分析的影像视感表征方法,揭示了特性差异对影像特征表达的作用规律;2)挖掘了影像语义与空间拓扑的耦合关系,构建了统一的影像空间拓扑分析模型;3)建立了数据结构与优化目标间的内在关联机制,揭示了结构学习下的影像解析机理。

本项目成果对多维度特性分析的影像视感表征方法、影像语义与空间拓扑的耦合关系、结构学习下的影像学习机理等关键问题提出了有效的解决方案,为建立完善的影像内容解译理论奠定了坚实的理论基础以及应用推进。

 

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