【摘 要】
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在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会(Artificial societies)、计算实验(Computational experiment
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,青岛智能产业技术研究院,国防科学技术大学军事计算实验与平行系统技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61533019,61304200);国家留学基金资助~~
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在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会(Artificial societies)、计算实验(Computational experiments)、平行执行(Parallel execution)构成的ACP理论在复杂系统建模与调控中发挥着重要作用.本文将ACP理论引入智能视觉计算领域,提出平行视觉的基本框架与关键技术.平行视觉利用人工场景来模拟和表示复杂挑战的实际场景,通过计算实验进行各种视觉模型的训练与评估,最后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解.这一虚实互动的视觉计算方法结合了计算机图形学、虚拟现实、机器学习、知识自动化等技术,是视觉系统走向应用的有效途径和自然选择.
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