项目
名称：
智能计算技术及在视频图像分析中的应用研究
申报
等级：
山东省自然科学二等奖
完成
人：
张化祥;
孙建德
完成
单位：
山东
师范大学;
山东
大学
联系人：
js33333金沙线路检测科学技术研究院平台与成果管理办公室 周敬馨
电话：
0531-****9965
地址：
js33333金沙线路检测中心校区明德楼B座413
一、项目简介
随着数据的大量出现，如何建立优化模型，并通过智能计算技术，获取问题的最优解，刻画数据特征关联，已成为当前智能计算技术及其应用研究的核心问题。由于大量高维数据的存在导致维数灾难，如何建立优化模型，并加以求解，学习独立成分，更有利于图像内容的识别，为智能计算技术带来新挑战。上述技术的解决有助于更好推动智能计算技术在图像识别、web挖掘及推送技术等方面的应用，为此，我们在模型优化和视频图像独立成分分析方面进行了深入研究，提出了理论方法与技术方案，相关成果发表在国内外重要学术期刊和会议160余篇，SCI收录30余篇，EI收录100余篇，被国内外同行广泛引用。
主要创新点如下：
(1)
首次将Q学习技术引入进化规划，并将相关成果应用在web挖掘中。适应性变异策略因在进化过程中动态选择个体变异策略能够取得较好的性能，提出了个体多步策略评价方法，能够更好选择进化个体，使个体更快更好收敛，应用在web挖掘方面，有效提高了主题web页面的命中率。
(2)
基于独立分量分解可以从混叠信号中获取相互独立的特征这一特性，考虑到视频中视频背景与运动之间相互独立的特点，通过建立优化模型并应用智能计算技术求解，首次利用独立分量分解的方式从连续视频帧中分解出独立静态特征和动态特征。大量的仿真实验结果表明了该方法在鲁棒性方面的优势，由此方法嵌入在视频中的水印信息，可以在视频经过各种常见处理后，仍然正确地检测出来用于对视频进行表征。
(3)
利用主分量分析的方法对视频帧进行预白化，根据分解特征值的大小确定分解后的主分量；再对获得的主分量进行独立分量分解，获得视频图像的主独立分量特征，在这些主独立分量特征中嵌入水印信息。通过分析，该方法获得的主独立分量特征可以表征镜头中的运动信息，这些特征对应的系数能够从时间上表明相应的运动信息在时间上的次序，这些说明这种特征可以对视频内容进行有效的分析；同时，在这种表征视频内容的特征上嵌入的水印必然具有较强的鲁棒性。
(4)
首次将模糊和函数翻转理论同时应用于数据采样，将自适应偏转技术和FCM聚类算法应用训练样例选择，通过提高样本多样性提高弱分类器多样性，较好提高了集成学习性能。将FCM、核函数理论和函数翻转理论结合，提出半监督核模糊均值聚类算法，可最大可能求解目标函数最优解，提高聚类精度。
项目组取得的成果得到了国内外同行的高度认可，项目后续工作已有多篇论文发表在二区及三区期刊，项目技术鉴定结论为国际先进，部分成果已获授权发明专利多项。项目完成人担任多个个国内学术专业委员会委员及多个国际知名期刊特约审稿人，第一完成人2013年被授予山东省有突出贡献的中青年专家。两位完成人获得国家自然科学基金面上项目、青年项目及省部级多个研究课题的资助。
代表性成果列表
1
．
Adaptive Evolutionary Programming based on Reinforcement Learning
,
Information sciences
2
．
Semi-supervised fuzzy clustering: a kernel-based approach
,
Knowledge-based systems
3
．
Creating ensembles of classifiers via fuzzy clustering and deflection
,
fuzzy sets and systems
4
．
A Novel Blind Video Watermarking Scheme Based on Independent Dynamic Component
,
Multidimensional Systems and Signal Processing
5
．
Data Hiding With Video Independent Components
,
IET Electronics Letters
6
．
SCTWC: An online semi-supervised clustering approach to topical web crawlers
,
Applied Soft Computing
7
．
A Blind Video Watermarking Scheme Based on ICA and Shot Segmentation
,
Science China –Information Sciences
8
．
An adaptive policy gradient in learning Nash equilibria
,
Neurocomputing
三、完成人情况表
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姓
名
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张化祥
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性
别
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男
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排
名
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1
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出生年月
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196609
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出生地
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山东汶上
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民
族
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汉
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身份证号
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37011119****2721**
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党
派
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中共党员
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国 籍
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中国
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行政职务
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院长助理
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归国人员
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归国时间
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工作单位
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山东师范大学
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所在地
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济南
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办公电话
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****0513
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完成单位
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山东师范大学
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住宅电话
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****9837
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通讯地址
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山东济南市文化东路88号js33333金沙线路检测
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邮政编码
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250014
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电子信箱
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huaxzhang@163.com
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移动电话
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135****2887
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毕业学校
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上海交通大学
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毕业时间
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200407
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文化程度
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研究生
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技术职称
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教授
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专业、专长
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机器学习、模式识别
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最高学位
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博士
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曾获省级以上科技奖励情况
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2005年
山东省自然科学
二等奖，基于非线性模型的创新概念设计
系统，张化祥，第四位，
ZR2005-2-1-4
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参加本项目起止时间
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自 至
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对本项目主要学术贡献：（限300字）
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对重要科学发现中的第1、4项做出贡献。首次将Q学习技术引入到模型优化。考虑滞后个体对变异个体评价的影响，提出个体多步策略评价方法，成功应用在web挖掘方面，有效提高主题web页面命中率。代表性论文发表在SCI论文分区一
、
二、
三
区期刊。针对降维等处理后数据，为学习分类及聚类精度高的算法，首次将模糊和函数翻转理论应用于数据采样，将自适应偏转技术和FCM聚类算法应用训练样例的选择，通过提高样本多样性提高弱分类器的多样性，达到集成分类性能的目的。同时将FCM、核函数理论和函数翻转理论相结合，提出半监督的核模糊均值聚类算法，最大可能求解目标函数全局最优解，提高聚类精度。代表性论文发表在科学院SCI论文分区一区期刊。
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声明
：本人遵守《山东省科学技术奖励办法》及其实施细则的有关规定和山东省科学技术奖励委员会办公室对推荐工作的要求，保证所提交材料真实有效，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。该项目是本人本年度被推荐的唯一项目。如有虚假，愿意承担相应责任并接受相应处理。如产生争议，保证积极配合调查处理工作。
本人签名：
年 月 日
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声明
：本单位确认该完成人情况表真实有效，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。如产生争议，愿意积极配合调查处理工作。
单位（盖章）
年 月 日
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三、完成人情况表
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姓
名
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孙建德
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性
别
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男
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排
名
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2
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出生年月
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197807
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出生地
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山东莱州
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民
族
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汉
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身份证号
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37068319****0772**
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党
派
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中共党员
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国 籍
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中国
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行政职务
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归国人员
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归国时间
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工作单位
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js33333金沙线路检测
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所在地
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济南
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办公电话
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0531-****2526
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完成单位
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js33333金沙线路检测
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住宅电话
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通讯地址
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山东济南市山大南路27号js33333金沙线路检测
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邮政编码
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250100
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电子信箱
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jiandesun@hotmail.com
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移动电话
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151****9827
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毕业学校
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js33333金沙线路检测
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毕业时间
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200507
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文化程度
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研究生
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技术职称
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副教授
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专业、专长
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多媒体信息处理
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最高学位
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博士
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曾获省级以上科技奖励情况
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2009年中国电子学会电子信息科学技术奖三等奖，无线多媒体通信中的信息处理方法与关键技术，孙建德，第二位，KJ2008-3-05-R02
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参加本项目起止时间
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自 至
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对本项目主要学术贡献：（限300字）
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对重要科学发现中的第2、3项做出贡献。通过定义
求解优化目标函数，
系统地利用独立分量分析，以提取视频感知特征和内容特征为目标，针对视频三个层次上的不同表示，进行视频特征的提取。将视频建模为三维块的表示，通过对视频时空三维块的分解，获得了与初级视皮层感知到的特征相似的视频独立三维块特征；考虑视频GOP的连续帧的表示，通过对连续视频帧的分解，获得了表征视频连续帧背景和运动的独立静态特征和独立动态特征；依据视频内容的镜头划分，通过对视频镜头主分量特征帧的分解，获得了表征视频镜头中运动对象以及运动时序的主独立分量特征；同时，将这些特征成功应用在视频数字水印方面，有效地提高视频水印对于拷贝攻击和时域同步性攻击的鲁棒性。
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声明
：本人遵守《山东省科学技术奖励办法》及其实施细则的有关规定和山东省科学技术奖励委员会办公室对推荐工作的要求，保证所提交材料真实有效，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。该项目是本人本年度被推荐的唯一项目。如有虚假，愿意承担相应责任并接受相应处理。如产生争议，保证积极配合调查处理工作。
本人签名：
年 月 日
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声明
：本单位确认该完成人情况表真实有效，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。如产生争议，愿意积极配合调查处理工作。
单位（盖章）
年 月 日
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