基于视觉认知的可视媒体合成与评价

批准号:
61832016
项目类别:
重点项目
资助金额:
279.0 万元
负责人:
董未名
依托单位:
学科分类:
计算机图像视频处理与多媒体技术
结题年份:
2023
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
董未名
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中文摘要
文化创意产业是实现文化自信的重要支撑,“文化产业+人工智能”是未来文化科技融合发展的大趋势。原创内容生产是数字文化创意产业的核心动力,优质内容才能吸引优质客户。优质内容创作需要借助可视媒体合成与评价技术。基于视觉认知机理研究可视媒体创作技术可帮助文化创意产业更好的向智能化方向发展。本项目研究基于视觉认知的可视媒体合成与评价,具体解决可视媒体高效表达的结构分析与学习机理、可视媒体合成的知识和数据共同驱动机理和可视媒体评价的视觉认知机理三个关键科学问题;在可视媒体的认知与高效表达、基于语义的可视媒体合成和基于视觉认知的可视媒体评价三方面展开研究。研究成果有望为多模态可视媒体内容制作、文化创意内容评估等提供基础理论和关键技术支持,加速相关算法和技术在文化科技领域的应用实践和成果落地。
英文摘要
Cultural creative industry is the important support of cultural confidence. “Cultural Industry + Artificial Intelligence” is the trend of composition of future culture and technology. The production of original content is the core power of digital cultural creative industry, only premium contents can attractive premium customers. The creation of premium contents need the help of visual media synthesis and evaluation techniques. Visual cognition-based visual media creation technology can help the development of cultural creative industry to the orientation of intelligence. This project will study three key scientific problems: the structure analysis and learning mechanism of highly efficient visual media expression, the knowledge and data joint driven mechanism of visual media synthesis, and visual cognition mechanism of visual media evaluation. The project will do research on visual media cognition and highly efficient expression, semantics-based visual media synthesis, and visual cognition-based visual evaluation. The research product will provide basic theories and key techniques for multi-modal visual media content creation and cultural creative content assessment, as well as promoting the practical applications of relevant algorithms/techniques in the field of cultural technology.
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1109/TNNLS.2023.3342645
发表时间:2023
期刊:IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
影响因子:10.4
作者:Huang Nisha;Zhang Yuxin;Tang Fan;Ma Chongyang;Huang Haibin;Dong Weiming;Xu Changsheng
通讯作者:Xu Changsheng
Incremental Concept Learning via Online Generative Memory Recall
通过在线生成记忆回忆进行增量概念学习
DOI:10.1109/tnnls.2020.3010581
发表时间:2019-07
期刊:IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
影响因子:10.4
作者:Li Huaiyu;Dong Weiming;Hu Bao-Gang
通讯作者:Hu Bao-Gang
DOI:10.1007/s41095-022-0286-4
发表时间:2023-01
期刊:Computational Visual Media
影响因子:6.9
作者:Diqiong Jiang;Yiwei Jin;Fanglue Zhang;Zhe Zhu;Yun Zhang;Ruofeng Tong;Min Tang
通讯作者:Diqiong Jiang;Yiwei Jin;Fanglue Zhang;Zhe Zhu;Yun Zhang;Ruofeng Tong;Min Tang
DOI:10.1007/s41095-022-0284-6
发表时间:2021-04
期刊:Computational Visual Media
影响因子:6.9
作者:Cong Wang;Fan Tang;Yong Zhang;Tieru Wu;Weiming Dong
通讯作者:Weiming Dong
DOI:--
发表时间:2023
期刊:Journal of Computer Science and Technology
影响因子:--
作者:Zhang Shao-Kui;Xie Wei-Yu;Wang Chen;Zhang Song-Hai
通讯作者:Zhang Song-Hai
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