一．        新一代信息檢索技術

 1）擴大圖像語義學習的詞匯量:

 為了適應網絡圖像內容復雜多樣的需求，如何將圖像語義學習系統的詞匯提高一個數量級，從目前的幾十個增加到幾百個，上千個。

方案I：充分利用網絡圖像的用戶標識資源，開發我們的訓練數據集。

方案II: 開發我們的大訓練數據集。

 2)綜合利用不同的圖像特征和不同的機器學習算法

 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，不同機器學習算法的有效結合，來提高圖像語義學習的性能。

 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結合來提高網絡信息檢索的準確性。

二．復雜環境下的圖像理解與識別

   1）在現有技術基礎上提高性能

    多年來，學者們在以上提到的幾個環節已經做出了大量的工作。我們的第一步工作是了解技術動態，有針對性地對個別算法進一步進行探討和改進，以適應我們的系統要求，并提高系統性能。

2）緊抓關鍵點，不同算法的有機結合

我們在人力和資源方面和微軟這樣的大機構沒法想比，因此，要做出我們的貢獻，必須抓住我們能有所作為的關鍵點，比如人臉目標的重建。此外，不同算法的有機結合往往能取長補短達到好的效果。這些還有待進一步實驗驗證。

  3）高動態范圍圖像采集

       高動態范圍圖像采集將從信源方面解決問題，減輕系統對后續技術性能的要求。我們相信，開發出實用的高動態范圍圖像序列采集系統，將使視頻監控系統離實時實用跨出一大步。

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