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不完全视觉信息鲁棒表示理论与方法
科技成果综合评价报告详情
科技成果综合评价报告
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成果名称
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分类
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所属单位
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联系电话
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成果简介
因遮挡、姿态或视角变化等导致视觉信息不完全是计算机视觉领域目标检测、跟踪和识别等任务共同面临的瓶颈问题，如口罩遮挡导致人脸识别系统失效。项目组在两个国家自然科学基金项目及多个省级项目的资助下，从不完全视觉信息空间几何分析入手，揭示了不完全视觉信息几何空间上的奇异离群特征，提出了局部多均值向量协同字典学习和多视角融合复原表示理论，实现了不完全视觉信息的鲁棒表示和快速高效识别。
*
创新水平
关键共性技术
前沿引领技术
现在工程技术
颠覆性技术
其他
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技术进度
新设备或新装置
样机原理
工程样机
中试原型机
产业化
新材料或新技术
实验室阶段
工程化阶段
产业化阶段
技术成果
专利
奖项
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产品方向
有多个应用方向
有一个应用方向
没有应用方向
无法判断
*
市场空间
需求前景巨大
需求前景较大
需求前景一般
无法判断
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成本竞争
优势明显
优势一般
没有优势
无法判断
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政策影响
政策鼓励
政策限制
政策淘汰
无法判断
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市场周期
进入期
成长期
饱和期
衰退期
无法判断
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转化周期
近期可控(1年内)
周期较长(2年内)
很难转化(3年起)
无法判断
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科技成果的创新基因评价
1 欧卫华 男 1979年09月 教授 博士研究生 贵州师范大学 创新点1，2主要贡献和创新点3部分贡献 2 苟建平 男 1982年10月 副教授 博士研究生 江苏大学 创新点3主要贡献和创新点1，2部分贡献 代表性论文成果得到了全球人脸识别和情感计算之母IEEE Fellow英国帝国理工学院Pantic, Maja教授,IEEE Fellow中国科学院院士谭铁牛教授， IEEE Fellow加拿大不列颠哥伦比亚大学*** 教授，IEEE Fellow香港浸会大学Yiu-Ming Cheung教授等多位国际著名学者的正面引用和评价。
不少于150字
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科技成果的技术亮点评价
视觉复杂场景具有强遮挡、多姿态、变视角等不完全特征，不完全视觉信息表征与识别是目前计算机视觉关键科学问题之一。项目针对不完全视觉信息处理机理不明确，传统鲁棒表示学习方法易导致信息丢失，深度学习类方法缺乏系统性和可解析性等问题，从几何特性机理分析角度研究不完全视觉信息鲁棒表示理论与识别方法，主要创新如下： 1、揭示了不完全视觉数据的奇异离群几何机理，建立了结构约束下不完全视觉数据几何上奇异离群的分析模型，提出了不完全视觉数据奇异离群性判定方法，为不完全视觉数据几何分析提供了一种新的途径。 2、针对不完全视觉数据和完全视觉数据的表示空间不同构问题，提出了高维不完全视觉数据与完全视觉数据的低维协同表示方法，以及多均值向量协同字典学习和多视角融合表示学习算法，有效提升了不完全视觉数据表示的鲁棒性。 3、针对现有视觉识别算法对不完全视觉数据分类失效问题，提出了分阶段重构识别架构，构建了分阶段线性和非线性的重构识别模型和算法，有效突破了传统单阶段识别方法的局限。
不少于150字
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科技成果的应用市场评价
该成果共发表SCI论文30多篇，授权发明专利2项，其中代表性论文中3篇分别发表在《Pattern Recognition》《Expert Systems with Applications 》《Knowledge Based Systems》等中科院一区刊物上，1篇入选 ESI 高被引论文。5篇代表性论文他引总计272次，单篇最高他引118 次；Web of Science 他引总计318次，单篇最高他引 138次；Google Scholar 他引总计 476次，单篇最高他引176次。
不少于150字
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评价专家组综合意见
该项目研究难度很大，具有多项自主知识产权，奇异几何离群性判定、多均值向量协同表示和分阶段重构识别等方法具有重大创新，项目成果整体达到国际先进水平。成果已广泛应用于地震预报、机器故障诊断、生物医学数据分析识别等众多领域，行业推广应用前景广阔。
评价专家署名
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