近年來,隨著拍照設(shè)備的普及和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中每天產(chǎn)生數(shù)以億計的圖像信息并且傳播迅速。海量的圖像所包含的信息冗雜,格式不一,不僅耗費了大量的網(wǎng)絡(luò)資源,而且難以有效的進行搜索和管理。因此,如何對網(wǎng)絡(luò)中的圖像進行高效的管理,是圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域中的一個研究熱點,也是實際應(yīng)用中急需解決的問題。在圖像處理和計算機視覺等領(lǐng)域中,圖像往往是由高維特征向量表示。高維數(shù)據(jù)不僅提高了處理數(shù)據(jù)的時間和空間要求,甚至有時候會產(chǎn)生“維度災(zāi)難”問題,使得數(shù)據(jù)難以處理。因此特征選擇技術(shù),尤其是半監(jiān)督特征選擇在過去十幾年得到了廣泛的研究。其中,基于圖拉普拉斯的半監(jiān)督特征選擇方法憑借其良好的標簽傳播能力和計算成本低等優(yōu)點,在圖像處理和識別等領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。雖然基于圖拉普拉斯的半監(jiān)督特征選擇算法在實際應(yīng)用中獲得了不錯的性能,但是它們?nèi)匀淮嬖诰窒扌�。首�?這些現(xiàn)有算法的性能嚴重依賴于所構(gòu)建的拉普拉斯權(quán)重圖的質(zhì)量,而且權(quán)重圖一旦構(gòu)建就無法更改。其次,當(dāng)面對圖像的多視圖特征向量時,這些現(xiàn)有算法一般是直接將多個視圖的特征向量串聯(lián)成一個長向量來處理,忽略了多視圖之間包含的互補信息。為了克服以上缺陷,將自步學(xué)習(xí)... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖像的多視圖高維特征向量Fig.1Multi-viewfeaturevectorofimages

第1章緒論-9-步學(xué)習(xí)方法，使得在分類任務(wù)中，按照由簡單樣本到復(fù)雜樣本的順序進行學(xué)習(xí)[25]。分類器的損失函數(shù)定義為預(yù)測標簽與真實標簽之間的損失，樣本重要性則根據(jù)流形的光滑性來度量，然后利用新的損失函數(shù)自適應(yīng)地計算了偽標記樣本和未標記樣本的重要性，將置信度高的預(yù)測標簽作為未標記樣本偽標記。Xu等人將SPL和多視圖學(xué)習(xí)融合到聚類算法框架中，提出了一個多視圖自步學(xué)習(xí)算法（Multi-viewSelf-PacedLearning,MSPL）框架[26]。一方面，MSPL通過引入SPL，克服了優(yōu)化目標函數(shù)時，易于陷入局部極小值的缺陷。另一方面，通過將SPL與多視圖相結(jié)合，使得在學(xué)習(xí)過程中不但考慮了樣本層次的復(fù)雜性，而且考慮了視圖層次的復(fù)雜性。1.3研究內(nèi)容本文深入研究了特征選擇、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、多視圖學(xué)習(xí)以及自步學(xué)習(xí)等理論，然后針對當(dāng)前基于圖拉普拉斯的半監(jiān)督特征選擇中存在的缺陷，提出了新的多視圖自適應(yīng)半監(jiān)督特征選擇算法，并將其應(yīng)用到圖像標注任務(wù)中，如圖2所示。利用自步學(xué)習(xí)思想使所提算法可以根據(jù)當(dāng)前的預(yù)測標記的反饋信息自適應(yīng)更新拉普拉斯權(quán)重圖，更新后的權(quán)重圖可以更精確的表示訓(xùn)練樣本的流形結(jié)構(gòu)，進而可以選取更稀疏、更具判別性的特征，提升圖像標注的準確率和效率。此外，通過引入多視圖學(xué)習(xí)，充分利用多個視圖的信息，進一步提升了圖像標注的準確率。圖2研究內(nèi)容Fig.2Theresearchcontent

第2章相關(guān)理論介紹-25-式中：f—自步函數(shù)；—編碼預(yù)定課程信息的可行域。SPCL與課程學(xué)習(xí)中的“教師驅(qū)動”和自步學(xué)習(xí)中的“學(xué)生驅(qū)動”都不同，它可以同時利用訓(xùn)練之前的先驗知識以及訓(xùn)練期間學(xué)習(xí)器的反饋信息。因此該機制該類似于人類學(xué)習(xí)過程中的“教師-學(xué)生-協(xié)作”學(xué)習(xí)模式。2.4多視圖學(xué)習(xí)隨著采集設(shè)備和采集技術(shù)的發(fā)展，可以輕易獲取多視圖數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)描述了同一個對象的不同屬性。例如，一幅圖像可以從顏色相關(guān)圖、顏色矩和邊緣方向直方圖等多個視圖中進行描述。它們之間往往蘊含著豐富的相關(guān)和互補信息，為了充分利用這些信息，學(xué)者們對多視圖學(xué)習(xí)進行了廣泛的研究，并且提出了多種多視圖學(xué)習(xí)算法。目前，這些算法分為四類[39]：協(xié)同訓(xùn)練、子空間學(xué)習(xí)、多核學(xué)習(xí)和基于圖的多視圖學(xué)習(xí)。2.4.1協(xié)同訓(xùn)練Blum和Mitchell于上世紀末提出協(xié)同訓(xùn)練算法，該算法本質(zhì)上是SSL中自訓(xùn)練算的一種擴展[40]。自訓(xùn)練通過將當(dāng)前分類器中置信度高的樣本作為有標簽樣本加入訓(xùn)練過程，實現(xiàn)了自己訓(xùn)練自己的目的；協(xié)同訓(xùn)練則是首先在兩個視圖中分別利用它們各自視圖中的標簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個分類器，然后用分類器預(yù)測該視圖中的未標記數(shù)據(jù)，在所得到的預(yù)測標簽中取置信度最高的前k個預(yù)測標簽作為有標簽數(shù)據(jù)加入到另一個視圖中進行訓(xùn)練，在兩個視圖中交替迭代，以此類推，直到兩個視圖中的未標記數(shù)據(jù)的個數(shù)為0，具體流程如圖4所示。圖4協(xié)同訓(xùn)練流程Fig.4Generalprocedureofco-training

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]多標簽特征選擇算法研究及應(yīng)用[D]. 印晶.南京師范大學(xué) 2016
[3]過濾式特征選擇算法研究[D]. 許堯.合肥工業(yè)大學(xué) 2015
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本文編號：3124987