时间：2012年5月23日（周三）15:30-17:00

地点：逸夫楼408会议室

单位：百富策略bfball手机版

题目：Cooperative Sparse Representation in Two Opposite Directions for Semi-supervised Image Annotation

报告人：赵仲秋 博士

源于神经科学家对大脑主视皮层V1区的研究成果，稀疏表达目前已广泛应用于图像分类、人脸识别等机器视觉领域。一般的稀疏表达分类器（Sparse Representation Classifier）是用已标注图像来表达未标注图像，并根据与稀疏表达系数非零项相关图像的类别标签来判断未标注图像的类别标签；而我们的研究工作发现，相反方向的稀疏表达，即用未标注图像来表达已标注图像，能提供有利的互补信息。使用co-training方法来抽取这种互补信息，进而提出一种基于正反向协作稀疏表达的半监督图像标注方法，从而较大地提高了图像标注的精度。

赵仲秋博士的该项研究成果即将发表于图像处理和人工智能领域顶级期刊 IEEE Transactions on Image Processing，对拓展稀疏表达在图像标注和检索领域中的应用有着重要促进作用。 欢迎广大师生前往交流。