模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (1): 12-22    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201801002
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二值表示学习及其应用
鲁继文1, 段岳圻1, 陈志祥1, 周 杰1
1.清华大学 自动化系 北京 100084
Binary Representation Learning and Its Applications
LU Jiwen1, DUAN Yueqi1, CHEN Zhixiang1, ZHOU Jie1
1.Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084

全文: PDF (1022 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

随着互联网等信息技术的飞速发展,视觉数据呈现爆炸式增长趋势.如何从视觉数据中高效挖掘信息,已成为大数据时代的重要研究课题.二值表示在存储、传输和匹配上表现出高效性,在多项视觉应用中取得初步成效.文中从实际应用出发,对面向视觉搜索和视觉识别的二值表示学习进行总结分析.在方法层面上,主要从图像哈希和视频哈希两个角度进行阐释.在应用层面上,讨论二值表示学习在人脸分析、图像分类、图像匹配和视觉跟踪任务上的成功应用.最后,对二值表示学习的发展趋势进行展望.

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作者相关文章
鲁继文
段岳圻
陈志祥
周 杰
关键词 二值表示特征学习视觉识别视觉搜索    
Abstract

With the rapid development of internet and other information technologies, the amount of visual data grows explosively. It is an essential research topic for efficient visual data mining in the big data era. In this paper, the technology of binary representation learning and its applications are reviewed. Binary representation shows efficiency in storage, transmission and matching, and it is successfully applied to several visual analysis tasks. The applications on visual search and recognition are summarized, and the future trend of binary representation learning is pointed out. From the aspect of methodology, the image-based hashing and the video-based hashing are illustrated, respectively. From the aspect of applications, the successful applications of binary representation learning on varying tasks are discussed including facial analysis, image categorization, image matching and visual tracking. Finally, the future trend of binary representation learning is introduced.

Key wordsBinary Representation    Feature Learning    Visual Recognition    Visual Search   
收稿日期: 2017-09-26     
基金资助:

国家重点研发计划项目(No.2016YFB1001001)、国家重点基础研究发展计划(973计划)(No.2014CB349304)、国家自然科学基金项目(No.61672306,61572271,61527808,61373074, 61373090)、国家青年千人计划、教育部博士点基金项目(No.20120002110033)、NSFC-深圳机器人基础研究中心项目(No.JCYJ20170412170602564)、清华大学自主科研计划、博士后创新人才支持计划项目(No.BX201700137)资助

作者简介: 鲁继文,博士,副教授,主要研究方向为计算机视觉、模式识别、机器学习.E-mail:lujiwen@tsinghua.edu.cn.段岳圻,博士研究生,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:duanyq14@mails.tsinghua.edu.cn.陈志祥,博士,助理研究员,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:zxchen@mail.tsinghua.edu.cn.周 杰(通讯作者),博士,教授,主要研究方向为计算机视觉、模式识别、图像处理.E-mail:jzhou@tsinghua.edu.cn.
引用本文:   
鲁继文, 段岳圻, 陈志祥, 周 杰. 二值表示学习及其应用[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(1): 12-22. LU Jiwen, DUAN Yueqi, CHEN Zhixiang, ZHOU Jie. Binary Representation Learning and Its Applications. , 2018, 31(1): 12-22.
链接本文:  
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