面向军事情报的多媒体大数据分析与展示
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:U1435211
- 项目类别:联合基金项目
- 资助金额:150.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0210.计算机图像视频处理与多媒体技术
- 结题年份:2018
- 批准年份:2014
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2015-01-01 至2018-12-31
- 项目参与者:桑基韬; 汪萌; 刘学亮; 张天柱; 鲍秉坤; 郭丹; 程斌; 方全; 袁召全;
- 关键词:
项目摘要
We are now in big data era, where multimedia rises as the major carrier and important application object. Military intelligence has an obvious.multimedialization trend and exhibits the typical characteristics of big data, such as rapid increase and huge volume, rich sources and diverse types, and low value density. Such characteristics brings not only challenges for multimedia research but also opportunities for emerging applications in military intelligence. This proposal will focus on two key scientific issues: data knowledgization, and knowledge visualization, to research complex multimedia analysis and demonstration. Specific tasks include: (1) researching intelligent multimedia data analysis and obtianing multimedia association knowledge by unified representation learning and knowledge graph construction; (2) researching multimedia resource demonstration and achieving deep and wide demonstration of search results by integrating visualized data selection, heterogeneous and interactive visualization. The research outcome will provide the foundamental theories and key technique support for applications in (1) multimedia military intelligence filtering, mining and analysis; and (2) military intelligence collection, organization and demonstration under the open environment. This is expected to enhance the role of multimedia research in web-based multimedia information awareness, service and regulatory.
人类已经进入大数据时代,多媒体是大数据的主要载体和重要应用对象。军事情报具有显著的多媒体化的趋势,并表现出大数据的典型特征,如增长迅速、体量大,来源丰富、类型多样,价值密度低等。这些大数据特征为多媒体研究带来了挑战,同时为大数据背景下的军事情报应用带来了机遇。面对这些特点,项目凝练了数据知识化和知识可视化两个关键科学问题,研究大数据环境下复杂多媒体的分析和展示。具体包括:研究智能多媒体分析,通过统一表示学习和知识图谱构建获得多媒体关联知识;研究立体多媒体展示,整合可视数据选择、异构可视化和交互可视化,实现搜索结果的深度和广度展示。研究结果有望为多媒体军事情报大数据的筛选、挖掘和分析,以及开放式网络环境下军事情报的收集展示等应用提供基础理论和关键技术支持,使多媒体研究更好地在多媒体信息感知、服务和监管等方面发挥作用。
结项摘要
人类已经进入大数据时代,多媒体是大数据的主要载体和重要应用对象。军事情报具有显著的多媒体化的趋势,并表现出大数据的典型特征,如增长迅速、体量大,来源丰富、类型多样,价值密度低等。这些大数据特征为多媒体研究带来了挑战,同时为大数据背景下的军事情报应用带来了机遇。面对这些特点,项目凝练了数据知识化和知识可视化两个关键科学问题,研究大数据环境下复杂多媒体的分析和展示。具体包括:研究智能多媒体分析,通过统一表示学习和知识图谱构建获得多媒体关联知识;研究立体多媒体展示,整合可视数据选择、异构可视化和交互可视化,实现搜索结果的深度和广度展示。项目研制了军事情报多媒体大数据分析展示系统,研发了网络军事情报多媒体大数据实时采集获取技术,可采集TB级到PB级以上的军事多媒体大数据;建立了大规模军事主题知识图谱构建流程,构建了十万级军事实体知识图谱库;研发了异构多模态军事情报数据语义结构化搜索机制,结构化搜索准确率达到90%以上;提出了多维度立体化的军事情报展示模式,能够便捷地满足军事情报的获取信息与决策的需求。项目发表学术论文72篇,其中IEEE/ACM汇刊论文40篇;包括领域顶级会议ACM Multimedia、CVPR在内的国际会议论文29篇。研究结果能够为多媒体军事情报大数据的筛选、挖掘和分析,以及开放式网络环境下军事情报的收集展示等应用提供基础理论和关键技术支持,使多媒体研究更好地在多媒体信息感知、服务和监管等方面发挥作用。
项目成果
期刊论文数量(41)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(24)
专利数量(7)
Activity sensor: Check-in usage mining for local recommendation
活动传感器:签到使用情况挖掘以进行本地推荐
- DOI:10.1145/3597066.3597121
- 发表时间:2015
- 期刊:ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology
- 影响因子:5
- 作者:Sang Jitao;Mei Tao;Xu Changsheng
- 通讯作者:Xu Changsheng
Folksonomy-Based Visual Ontology Construction and Its Applications
基于Folksonomy的视觉本体构建及其应用
- DOI:10.1109/tmm.2016.2527602
- 发表时间:2016
- 期刊:IEEE Transactions on Multimedia
- 影响因子:7.3
- 作者:Fang Quan;Xu Changsheng;Sang Jitao;Hossain M. Shamim;Ghoneim Ahmed
- 通讯作者:Ghoneim Ahmed
Online Multimodal Multiexpert Learning for Social Event Tracking
用于社交事件跟踪的在线多模式多专家学习
- DOI:--
- 发表时间:2018
- 期刊:IEEE Transactions on Multimedia
- 影响因子:7.3
- 作者:Shengsheng Qian;Tianzhu Zhang;Changsheng Xu
- 通讯作者:Changsheng Xu
Spin Contour
旋转轮廓
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:IEEE Transactions on Multimedia
- 影响因子:7.3
- 作者:Luming Liang;Mingqiang Wei;Andrzej Szymczak;Wai-Man Pang;Meng Wang
- 通讯作者:Meng Wang
Relational User Attribute Inference in Social Media
社交媒体中的关系用户属性推断
- DOI:10.1109/tmm.2015.2430819
- 发表时间:2015
- 期刊:IEEE Transactions on Multimedia
- 影响因子:7.3
- 作者:Fang Quan;Sang Jitao;Xu Changsheng;Hossain M. Shamim
- 通讯作者:Hossain M. Shamim
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其他文献
文本特征提取的研究进展
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:南京信息工程大学学报(自然科学版)
- 影响因子:--
- 作者:曾明睿;袁梦奇;邵曦;鲍秉坤;徐常胜
- 通讯作者:徐常胜
时间一致性保持的多任务稀疏深度表达视觉跟踪
- DOI:10.11896/jsjkx.200800212
- 发表时间:2021
- 期刊:计算机科学
- 影响因子:--
- 作者:郭文;尹童灵;张天柱;徐常胜
- 通讯作者:徐常胜
基于黎曼流型度量的人工鱼群算法视觉跟踪
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:计算机科学
- 影响因子:--
- 作者:丁昕苗;郭文;徐常胜;DING Xin-miao1 GUO Wen1;2 XU Chang-sheng2 (Electro
- 通讯作者:2 XU Chang-sheng2 (Electro
Social event recognition method based on visual attributes
基于视觉属性的社交事件识别方法
- DOI:10.30822/arteks.v6i2.691
- 发表时间:2014-07-30
- 期刊:ARTEKS : Jurnal Teknik Arsitektur
- 影响因子:--
- 作者:徐常胜;杨小汕;张天柱
- 通讯作者:张天柱
多模态多层次事件网络的谣言检测
- DOI:--
- 发表时间:2021
- 期刊:中国图象图形学报
- 影响因子:--
- 作者:李莎;张怀文;钱胜胜;方全;徐常胜
- 通讯作者:徐常胜
其他文献
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