大规模图像识别中最优化问题的研究及其拓展
结题报告
批准号:
11971231
项目类别:
面上项目
资助金额:
52.0 万元
负责人:
王丽平
依托单位:
学科分类:
连续优化
结题年份:
2023
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
王丽平
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中文摘要
无论军事还是民用领域,对海量影像资料进行识别、标注或分类都非常重要。大数据图像识别所产生的数学优化模型呈现出新的特点,如非凸、大规模、多属性信息相关等。本项目主要考虑如下问题:1)采用矩阵甚至张量为知识表达变量,依据图像数据的先验分布信息,建立体现图像多属性相关性的非凸优化模型;2)充分发挥传统优化算法的优势,设计自适应截断技巧,保证优化模型凸显待测图像编码的同时,删除不相关样本的参数,并在公开图像集上完成大规模实验测试;3)为了适应大规模图像训练样本随机、数据不完全等特点,设计新的随机一阶优化求解算法并证明其收敛性,通过实验结果对比分析随机性在样本数据不全情形下的效果和影响;4)为了体现影像资料的规模,尝试采用网络公开图像资源,在优化模型中考虑多标签权重,以消除弱监督的模糊或噪声标签的影响,并设计技巧去除重复项、采用分布式算法完成测试。这一探索是超大规模图像识别中最优化问题的拓展性研究。
英文摘要
Both in military and civil fields, the recognition, tagging and classification for massive image are very important. The mathematical programming from large-scale image recognition takes on new properties, such as non-convexity, big data, multi-attribution information and so on. The proposal considers the following problems: 1) Employing matrix or tensor but not vector as the representation variable. Based on the prior distribution of image data, a non-convex optimization problem will be presented to representing the relationship between multiple distributions. 2) To fully take the advantage of numerical optimization algorithms, self-adaptive technique will be proposed to truncate the iteration. The self-adaptive algorithm aims to distinguish the representative codes of testing subject and minimize the coding of irrelevant images afterward to delete them. 3) Due to the incompletion and randomness of image-net, stochastic one-order algorithm is necessarily proposed. The convergence will be demonstrated. Stochastic effect on image recognition with data deficiency will analyzed after extensive experiments. 4) For the sake of scale, online images are considered as training samples. Hence the weights of multiple attributions from weakly supervised images will be balanced to deblur the noisy labels. A technique will design to eliminate the repetitions. Distributed algorithm will be employed to do the large-scale image recognition. It is a meaningful extension of the special optimization problems from large-scale image recognition.
期刊论文列表
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专利列表
DOI:10.1016/j.jad.2020.08.078
发表时间:2020-09
期刊:Journal of affective disorders
影响因子:6.6
作者:Yachen Shi;R. Song;Liping Wang;Yang-Jian Qi;Hongxing Zhang;Jianli Zhu;Xiaobin Zhang;Xiaowei Tang;Qiongqiong Zhan;Yang Zhao;D. Swaab;Ai-min Bao;Zhijun Zhang
通讯作者:Yachen Shi;R. Song;Liping Wang;Yang-Jian Qi;Hongxing Zhang;Jianli Zhu;Xiaobin Zhang;Xiaowei Tang;Qiongqiong Zhan;Yang Zhao;D. Swaab;Ai-min Bao;Zhijun Zhang
DOI:10.1134/s106423072101010x
发表时间:2021-01
期刊:Journal of Computer and Systems Sciences International
影响因子:0.6
作者:L. Wang;H. Wu;I. A. Matveev
通讯作者:L. Wang;H. Wu;I. A. Matveev
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0199
发表时间:2020
期刊:计算机工程与应用
影响因子:--
作者:朱丹;陈晓红;吴卿源;李舜酩
通讯作者:李舜酩
DOI:10.1007/s11063-022-10973-9
发表时间:2022-08
期刊:Neural Processing Letters
影响因子:3.1
作者:Heng Zhang;Xiaohong Chen;Enhao Zhang-;Liping Wang
通讯作者:Heng Zhang;Xiaohong Chen;Enhao Zhang-;Liping Wang
DOI:10.1007/s40314-021-01527-1
发表时间:2021-05
期刊:Computational and Applied Mathematics
影响因子:2.6
作者:Liping Wang;Tengfei Ma;Yong Xia
通讯作者:Liping Wang;Tengfei Ma;Yong Xia
集体识别方法与模型中新的优化问题研究
  • 批准号:
    12111530001
  • 项目类别:
    国际(地区)合作与交流项目
  • 资助金额:
    15万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    王丽平
  • 依托单位:
集体识别方法与模型中新的优化问题研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    国际(地区)合作与交流项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    王丽平
  • 依托单位:
稀疏优化问题的理论与方法及其应用
  • 批准号:
    11471159
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万元
  • 批准年份:
    2014
  • 负责人:
    王丽平
  • 依托单位:
求解Basis Pursuit问题的数值优化方法
  • 批准号:
    11001128
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万元
  • 批准年份:
    2010
  • 负责人:
    王丽平
  • 依托单位:
国内基金
海外基金