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紧致化视觉检索是视觉大数据领域的核心问题之一。随着视觉大数据分析、高通量视觉计算、及视觉内容监控与过滤等实际应用的迫切需求，传统视觉检索系统的时空复杂性正面临着日益严重的挑战。本项目围绕上述问题和挑战，在国家自然科学基金等项目的支持下，历时近十年研究攻关，构建了紧致化视觉检索的基础理论框架与系列关键技术，突破了特征保真度和特征紧致化的关键瓶颈。本项目提出了认知驱动的图像特征点检测与描述方法，基于标签的视觉文本联合超图搜索方法，利用图像属性来辅助弱监督字典学习，构建了序列约束哈希算法，探究了图像边缘方向信息的编码方案。本项目所构建的面向视觉检索的紧致特征提取与编码方案，为视觉大数据的高效特征表示与内容理解提供了新的理论方法与技术途径，在智慧城市监控、网络内容分析等领域有广泛的应用价值。

1．针对视觉特征提取和描述问题，提出了认知驱动的图像特征点检测与描述的算法，实现了局部特征点的高效提取和紧致描述，在车辆再识别、医疗图像检索等应用中显著提升系统效率。 2．针对海量视觉数据管理难题，建立了带噪视觉数据的弱监督词典学习理论，解决了图文信息混合的紧致化视觉建模难题，建立了弱监督词典学习新范式，在华为手机上实现高精度实时数据分析处理 3针对高效视觉特征比对问题，研究排序信息敏感的紧致特征编码，建立了排序敏感性与特征紧致性之间的关系，显著降低了储存开销。

1 纪荣嵘 男 *** 教授 博士 厦门大学本项目总体规划，研发了基于学习的局部特征表达、基于序列保留的哈希、增量式 特征索引等技术。 2 高跃 男 *** 副教授 博士 清华大学研究了基于学习的局部特征表达、基于超图学习的图像检索、基于弱监督的视觉字典学习。 3 张宝昌 男 *** 特聘研究员 博士 北京航空航天大学研究了带向性的二值特征编码、潜约束相关滤波器。 4 姚鸿勋 女 *** 教授 博士 哈尔滨工业大学研究了基于学习的局部特征表达、基于视觉注意力模18型的特征表达。 5 孙晓帅 男 *** 副教授 博士 厦门大学 研究了视觉注意力模型。 6 黄飞跃 男 ***专家研究员 博士 腾讯科技（深圳）有限公司参与研究了无损的图片压缩方法。 7 吴运声 男 *** 专家研究员 硕士 腾讯科技（深圳）有限公司参与研究了无损的图片压缩方法。 8 许鹏飞 男 ***首席算法工程师博士北京嘀嘀无限科技发展有限公司研究了基于视觉感知的交通场景分析技术的应用。

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