近日，国家自然科学基金委员会公布了2014年度基金申请项目评审结果，我中心田英杰研究员、齐志泉助理研究员喜获两项资助，分别是面上项目1项，青年科学基金项目1项，总共获资助金额为104万元。至此，我中心全部研究人员均获得国家自然科学基金委的项目资助。
我中心作为以科研为主的单位，科研氛围活跃，每周每个研究室都有讨论班举行，各个研究室之间会以组会的形式讨论交叉的科研方向，因此中心形成了一支视野广、有活力、敢创新的科研团队，并收获了丰硕的成果。
2014年度获得国家自然科学基金委员会基金项目介绍：
面上项目名称：可拓支持向量机理论、方法与应用研究
主持人：田英杰 研究员 获资助金额：80万元
本项目将从可拓学与最优化理论的角度，研究基于可拓学的支持向量机理论、方法与应用，并建立可拓支持向量机理论新体系，这一研究具有重要的理论意义与应用价值。该研究着重两个方面：一是可拓支持向量机理论与方法研究。 以支持向量机为基础，结合可拓学的基本理论，以最优化与机器学习理论为工具，构建求解数据挖掘问题的全新支持向量机模型，该模型考虑到了大量问题中的事物具有某种性质的程度是变化的，从而具有处理矛盾问题的能力；同时将在该模型基础上，拓展其到诸多实际问题中，建立完善的可拓支持向量机的算法体系；进一步，研究基于知识库的可拓支持向量机，对已有的专家经验或知识进行可拓变换，并与可拓支持向量机结合，以提高数据挖掘的能力。二是基于可拓支持向量机的应用研究，以某商业银行的数据为基础，构建相应的可拓风险控制与管理模型，挖掘有用的可拓知识。
青年科学基金项目：基于Privileged信息的行人检测方法研究
主持人：齐志泉 助理研究员 获资助金额：24万元
与图像目标识别不同，如何平衡速度与精度之间的矛盾一直是行人目标检测面临的主要问题之一。本项目的主要目标是：在不损失目标检测速度的前提下，尽最大可能使用更为丰富的特征集去有效提高目标检测精度。更为详细的，我们拟将Privileged信息概念引入到行人检测领域，将极大丰富的特征集合仅用于模型训练，而非模型预测来有效利用这些特征资源。在此基础上提出基于Privileged信息的行人目标检测算法和框架，并进行相应理论分析。随后在Dollár等人提出的行人目标检测评估体系下对该方法进行有效评价，给出最终实验结论。
