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高维密集视觉信号压缩与保护
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    TN762
  • 关键词:
  • 成果简介:
    高维化、密集化、网络化是新型视觉信号的内在需求,“数据量激增”、“处理复杂”与“内容失控”已成为视觉数据处理所面临的三大挑战。为实现高效的光线空间内容表示与保护,该项目揭示了高维密集视觉海量数据冗余分布的差异性机理,聚焦于数据冗余的去除与利用这一核心问题,构建高维密集视觉信号压缩的预测理论,既为高维密集视觉数据压缩提供了新的理论与方法,又实现了压缩与保护的融合,有力支撑了开放网络环境下高维密集视觉信号的安全应用。主要成果如下: 1.针对高维视觉信号数据量巨大的难题,揭示了高维视觉信号的冗余规律,创立了视间与时域联合的编码预测理论,探索了可大幅降低计算量的预测结构和优化策略,使平均计算量可比最典型方法降低85%,为高维视觉信号和自由视点视频压缩提供理论基础和应用依据。 2.针对超高空间分辨率视觉信号处理复杂度及网络传输带宽剧增的难题,构建运动场空/时域一致模型,揭示了空间密集视觉信号冗余特征多样性,发现了编码增益与运动特性之间的相关性,提出多模式和多尺度预测理论,可在大幅降低编码复杂度的同时提高编码效率。相关成果为近10年IEEET-MM引用次数最高的论文(1/1676)。 3.突破密文视觉信号不含冗余难以压缩的传统观念,发现了密文数据中的潜在冗余,提出“变换-量化”机制的密文数据有损压缩/可伸缩编码方法与密文域可逆信息隐藏方法,使数据加密与压缩两个学术领域融为一体,并衍生了密文域信息隐藏的新研究方向,为密文视觉数据的高效存储与传输、监控与管理提供了“先保护后压缩”的新理念。 4.针对视觉信号易篡改、难认证的难题,揭示了视觉信号冗余与水印数据冗余的可利用性,提出自嵌入水印的参考数据共享机制与内容投影表示机制,解决视觉信号内容认证的篡改并发问题与水印数据浪费问题,以“先压缩后保护”方式实现了篡改区域精确定位及无损、大范围与自适应的内容恢复。 8篇代表作(ESI高被引论文7篇、热点论文1篇)被SCI他引1146次,Google学术他引2266次;单篇最高SCI他引279次。项目组共发表论文200余篇,SCI他引4160次,Google学术他引10000余次。第一、二完成人分别获国家优秀青年科学基金和杰出青年科学基金,第二完成人任IEEE T-IFS编委,连续四年入选爱思唯尔“中国高被引学者”。 相关成果得到60余位IEEE Fellow和院士等一大批著名学者高度评价,如被加拿大院士P.Nasiopoulos等评价为最有效的自由视点视频压缩方法,被国际视频编码标准制定委员会主席Gray等称为“优秀方法”,并成为国际上评价高效视觉信号压缩算法的标杆,被O. C. Au等Fellow评价为“开创性成果”,被利物浦大学教授A. Nandi评价为是“优美的重建机制”,并成为高维密集视觉信号表示与保护研究进一步发展的基础。
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