《 集成视觉和语言的计算方法 》
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内容简介
讨论的计算方法被广泛地组织成一个简单的关键字，一个超越关键词的自然语言，和一个考虑自然语言的顺序方面。关键字的方法是根据语义学的本地化进一步组织起来的，从整个场景的文字，到应用于场景的特定部分的词语，到各部分之间的关系。超越关键字的方法是由学习、开发或生成的语言角色组织的。其中包括专有名词、形容词、空间和比较介词，和动词。在处理顺序结构方面，最近的发展包括自动字幕的场景和视频，视频和文本的对齐，以及自动回答关于图像中描述的场景的问题。
作者介绍
亚利桑那大学的计算机科学教授，他还在信息学院任职。他领导着跨学科的视觉情报实验室(IVILAB.org)。巴纳德教授于2000年从西蒙·弗雷泽大学获得计算机科学博士学位，他的博士论文获得了所有学科的总督金奖。之后，他在加州大学伯克利分校(University of California at Berkeley)呆了两年，担任博士后研究员，研究图像和相关文本的联合统计数据，然后搬到亚利桑那大学(University of Arizona)。他目前的研究解决了跨学科计算智能的问题，发展了自上而下的统计模型，这些模型具有预测性、语义性和解释性。应用领域包括计算机视觉、多媒体数据、生物结构和过程、天文学和人类社会互动。他的工作得到了来自美国国家科学基金会（NSF）的多项资助，包括杰出青年基金、美国国防部高级研究计划局、海军研究局、亚利桑那生物医学委员会，以及亚利桑那大学生物BIO5研究所。
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