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基于机器学习的图像自动标注算法

文章来源:科研处 发布时间: 2019-06-11 14:21:27 浏览次数:

报告时间:2019-06-14 15:30         
报告地点:理化楼A210         
报告人:王颖                  
主办单位:数学学院         
报告人简介:
    2010年于美国俄亥俄州立大学获得数学博士学位,2010-2013在美国明尼苏达大学从事博士后研究工作,2013年至今任职于美国俄克拉何马大学数学系tenure-track assistant professor, 近期的科研方向是pseudo-parabolic偏微分方程的数值算法。发表20篇学术论文并主持3项美国国家自然科学基金项目。于2018年获得美国国家自然科学基金CAREER award。

报告简介:
    在本报告中,报告人将讨论一种新的基于机器学习的图像自动标注算法。采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的关键点和特征向量。利用K均值聚类技术构建“视觉词”。利用视觉对象类Challenge 2006(Voc2006)数据库中的一组基准训练和测试图像对所提出的图像标注算法进行了评估。数值实验验证了原始算法的有效性。给出了两种可能的改进方法,数值实验表明该方法在提高性能方面取得了成功。如果时间允许,将给出相关应用。本科生和研究生都可以参加这个讲座。