融合稀疏层次模型的内容辨识研究

项目名称： 融合稀疏层次模型的内容辨识研究

项目编号： No.61672068

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2016

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 牟伦田

作者单位： 北京工业大学

项目金额： 16万元

中文摘要： 当前，媒体内容产业面临两方面的问题，一是多媒体编辑工具与内容分享网站使媒体内容面临极高的非授权分发风险；二是用户希望在便携终端设备上与正在消费的媒体内容互动。因此，如何准确、高效辨识媒体内容成为亟待解决的问题。现有内容指纹方法主要从信号处理角度手工设计特征来生成内容指纹，且在性能提升上遇到了瓶颈，亟需理论突破。受启发于认知科学与计算神经科学领域的研究进展，本项目拟以稀疏认知学习理论为基础，探究具有生物可行性的稀疏特征学习机理，以期为内容指纹的自动学习提供理论支持。本项目拟从稀疏层次模型出发，研究面向内容辨识的尺度不变稀疏特征深度学习机制；其次，在独特性约束下，研究稀疏特征到二进制指纹编码的有监督学习方法并评测其性能。本项目的研究成果将为稀疏认知学习理论提供实验验证，并可广泛应用于网络侵权追踪、广播监管和多屏互动等领域。

中文关键词： 内容辨识；内容指纹；层次模型；深度哈希；稀疏性

英文摘要： Nowadays, the media content industry faces two issues. One is that multimedia editing tools and content sharing websites endanger media content with high risks of unauthorized distribution. The other is that users wish to interact on portable devices with

英文关键词： Content Identification；Content Fingerprinting；Hierarchical Model；Deep Hashing；Sparsity