央廣網(wǎng)大連1月19日消息（記者張四清 賈鐵生 通訊員張平媛）利用50余種常見的社會事件作為基礎(chǔ)，通過不同場景、人物等變化，形成6000余部人類行為視頻。坐在電腦前，輸入一段未知小視頻，敲上代碼……無論經(jīng)過任何修飾與偽裝，都“無所遁形”，計算機會在60秒內(nèi)顯示結(jié)果：視頻中的人在做什么事一目了然。這是大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部孔祥維教授團隊進行的視頻分類實驗，它可應(yīng)用于社會事件分類，在反恐防暴中讓極端分子沒有“藏身之所”。

　　以此技術(shù)為基礎(chǔ)，該團隊成員碩士研究生郭君研發(fā)了模式分類領(lǐng)域全新分支，相關(guān)研究成果被第30屆美國人工智能協(xié)會年會（The AAAI Conference on Artificial Intelligence，簡稱AAAI）正式錄用為大會口頭報告，并受到國家自然科學(xué)基金青年項目、面上項目及創(chuàng)新研究群體項目的聯(lián)合資助。

　　該研究成果應(yīng)用于模式分類場景下的判決解析型字典學(xué)習(xí)算法。模式分類是人工智能系統(tǒng)面對紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)時，從中提取出有意義信息時所采取的關(guān)鍵處理步驟。以視頻分類為例，模式分類的任務(wù)就是找出某“類”事物的“本質(zhì)屬性”，即所有成員的共同性質(zhì)。

　　據(jù)悉，在模式分類中，稀疏字典學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于基于視頻、圖像、語音等的許多任務(wù)中，然而，這些方法都集中于綜合型字典學(xué)習(xí)的框架。作為字典學(xué)習(xí)的另一個主要分支，解析型字典學(xué)習(xí)卻因為其判決力較低而沒有在模式分類應(yīng)用中被完全開發(fā)。

　　該研究成果提出了一種判決解析型字典學(xué)習(xí)算法，極大地提升了解析型字典學(xué)習(xí)在模式分類場景下的判決力。應(yīng)用此方法不僅能顯著提高解析型字典學(xué)習(xí)的判決力，其性能也比其它前沿的綜合型字典學(xué)習(xí)方法好。這也改變了解析型字典學(xué)習(xí)在模式分類應(yīng)用中被長期棄用的狀態(tài)，開辟了模式分類領(lǐng)域一個新的研究分支，為人工智能系統(tǒng)通過模式分類處理大數(shù)據(jù)提供了新的技術(shù)支撐。