【摘要】：為了將無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)應(yīng)用于小樣本量的圖像情緒語義分析,該文采用一種基于卷積稀疏自動(dòng)編碼器進(jìn)行自學(xué)習(xí)的領(lǐng)域適應(yīng)方法對(duì)少量有標(biāo)記抽象圖像進(jìn)行情緒性分類。并且提出了一種采用平均梯度準(zhǔn)則對(duì)自動(dòng)編碼器所學(xué)權(quán)重進(jìn)行排序的方法,用于對(duì)基于不同領(lǐng)域的特征學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行直觀比較。首先在源領(lǐng)域中的大量無標(biāo)記圖像上隨機(jī)采集圖像子塊并利用稀疏自動(dòng)編碼器學(xué)習(xí)局部特征,然后將對(duì)應(yīng)不同特征的權(quán)重矩陣按照每個(gè)矩陣在3個(gè)色彩通道上的平均梯度中的最小值進(jìn)行排序。最后采用包含池化層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取目標(biāo)領(lǐng)域有標(biāo)記圖像樣本的全局特征響應(yīng),并送入邏輯回歸模型進(jìn)行情緒性分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于自學(xué)習(xí)的領(lǐng)域適應(yīng)可以為無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)在有限樣本目標(biāo)領(lǐng)域上的應(yīng)用提供訓(xùn)練數(shù)據(jù),而且采用稀疏自動(dòng)編碼器的跨領(lǐng)域特征學(xué)習(xí)能在有限數(shù)量抽象圖像情緒語義分析中獲得比底層視覺特征更優(yōu)秀的辨識(shí)效果。
[Abstract]:In order to apply unsupervised feature learning to the image emotional semantic analysis of small sample size, a domain adaptation method based on convolution sparse automatic encoder is used to classify a small number of labeled abstract images. An average gradient criterion is proposed to rank the weights of the automatic encoder, which is used to compare the results of feature learning based on different fields. Firstly, random acquisition of image subblocks on a large number of unlabeled images in the source domain is carried out and local features are learned by sparse automatic encoder. Then the weight matrices corresponding to different characteristics are sorted according to the minimum value of the average gradient of each matrix on the three color channels. Finally, a convolution neural network containing pool layer is used to extract the global feature response of labeled image samples in the target domain, and then the logical regression model is used to classify emotion. The experimental results show that domain adaptation based on self-learning can provide training data for the application of unsupervised feature learning in the field of finite sample target. Furthermore, cross-domain feature learning using sparse automatic encoder can obtain better identification results than the underlying visual features in a limited number of abstract image emotion-semantic analysis.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;鄭州輕工業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【基金】：陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2013 SZS15-K02)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2359926