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前言: 2014年; 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构，通过无监督的方式分析大规模数据，发掘大数据中蕴藏的有价值信息．深度学习应大数据而生，给大数据提供了一个深度思考的大脑．深度学习是一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程．; 史忠植张长水邓立陈松灿张军彭宇新; 关键词：大规模数据数据提供输入输出信念网络

一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法: 本发明涉及一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法，包括以下步骤：待检测图像的边缘信息提取；选取待检测台标的模板，提取台标模板的边缘信息和纹理特征；采用滑动窗口的方法进行模板匹配，计算待检测视频帧图像中的候选台标区域并提...; 赵俊杰彭宇新; 文献传递

一种商标图像识别方法: 本发明提供一种商标图像识别方法，包括以下步骤：准备待识别商标的训练样本，提取其局部特征并进行聚类和量化；利用互信息进行特征选择；对测试图像提取与训练样本相同的局部特征，并利用之前得到的聚类中心对局部特征进行量化；利用特征...; 唐攀攀彭宇新; 文献传递

一种通过视频片段进行视频检索的方法被引量：44: 2003年; 视频片段检索是基于内容的视频检索的主要方式,它需要解决两个问题:(1)从视频库里自动分割出与查询片段相似的多个片段;(2)按照相似度从高到低排列这些相似片段。首次尝试运用图论的匹配理论来解决这两个问题。针对问题(l),把检索过程分为两个阶段:镜头检索和片段检索。在镜头检索阶段,利用相机运动信息,一个变化较大的镜头被划分为几个内容一致的子镜头,两个镜头的相似性通过对应子镜头的相似性计算得到;在片段检索阶段,通过考察相似镜头的连续性初步得到一个个相似片段,再运用最大匹配的Hungarian算法来确定真正的相似片段。针对问题(2),考虑了片段相似性判断的视觉、粒度、顺序和干扰因子,提出用最优匹配的Kuhn-Munkres算法和动态规划算法相结合,来解决片段相似度的度量问题。实验对比结果表明,所提出的方法在片段检索中可以取得更高的检索精度和更快的检索速度。; 彭宇新Ngo Chong-Wah董庆杰郭宗明肖建国; 关键词：片段相似度

一种基于内容的视频片段检索方法: 本发明属于视频检索技术领域，具体涉及一种基于内容的视频片段检索方法。现有的基于内容的视频片段检索方法往往存在着检索精度不高，检索速度慢的问题。针对现有技术中存在的不足，本发明首次运用图论的最大匹配和最优匹配来解决这个问题...; 彭宇新杨宗桦肖建国; 文献传递

一种基于特定模态语义空间建模的跨模态相似性学习方法: 本发明涉及一种基于特定模态语义空间建模的跨模态相似性学习方法，包括以下步骤：1.建立跨模态数据库，其中包含多种模态类型数据，并将数据库中的数据分为训练集、测试集和验证集。2.针对跨模态数据库中的每种模态类型，构造针对该特...; 彭宇新綦金玮; 文献传递

一种图片文字分割的方法: 图片中文字的检测和识别是图片检索和标注的关键技术,该技术主要由3个部分组成：文字区域检测,图片文字分割和 OCR 识别。本文研究了其中的图片文字分割技术,提出了一种解决该问题的方法：首先对图片进行预处理,用非线性对比度拉...; 易剑彭宇新肖建国; 关键词：文字识别文字分割预处理二值化噪声; 文献传递

一种基于内容的镜头检索方法: 本发明属于视频检索技术领域，具体涉及一种基于内容的镜头检索方法。现有的基于内容的镜头检索方法往往存在着检索准确率不高的问题。针对现有技术中存在的不足，本发明首次将图论最优匹配的Kuhn_Munkres方法用于镜头检索。与...; 彭宇新肖建国陈晓欧; 文献传递

一种视觉目标检测与识别方法: 本发明提供了一种视觉目标检测与识别方法，包括以下步骤：对训练样本提取基本视觉特征训练级联分类器，得到目标的初步检测模型；对训练样本提取强视觉特征训练强分类器，得到目标的二次判别验证模型；利用滑动窗策略对图像进行扫描，得到...; 彭宇新唐攀攀

多模态互联网内容智能分析关键技术及应用: 彭宇新杨建武肖建国郭宗明张健张丹; 随着互联网和多媒体技术的迅猛发展，信息的传播形式已由单一文本为主发展为包含视频、图像、文本等的多模态数据，“管不住”和“用不好”问题日益突出。“管不住”是指互联网中隐藏着大量涉恐、涉暴等多模态有害信息，如何自动识别是保障...; 关键词：; 关键词：互联网

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