本文關(guān)鍵詞：基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像理解中的序模型研究

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【摘要】：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用,通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決排序問題已引起很多學(xué)者關(guān)注。本文在國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果基礎(chǔ)上,探討了一些學(xué)習(xí)排序的新思路,并為交通擁擠度和人臉美麗度估計(jì)提供一種新方法。首先,針對(duì)交通場(chǎng)景中擁擠度估計(jì)問題,提出基于有監(jiān)督序?qū)W習(xí)交通場(chǎng)景擁擠度排序計(jì)算模型,利用監(jiān)督學(xué)習(xí)思路分別學(xué)習(xí)交通擁擠度和平均速度兩個(gè)屬性的排序函數(shù)。在交通擁擠度排序模型中,首先提取每幀訓(xùn)練圖像GIST特征,而對(duì)于平均速度排序模型,首先通過幀間差分法提取視頻運(yùn)動(dòng)信息,然后再提取GIST特征,最后引入改進(jìn)的Ranking SVM投影模型,學(xué)習(xí)得到每個(gè)屬性排序函數(shù)。其次,針對(duì)美麗指數(shù)自動(dòng)評(píng)價(jià)問題,為此提出一種個(gè)性化人臉美麗指數(shù)相對(duì)排序模型。首先,根據(jù)大量志愿者對(duì)訓(xùn)練圖像的主觀評(píng)分進(jìn)行初步排序,可以得到通用的排序模型,然后,在通用模型基礎(chǔ)上結(jié)合用戶審美進(jìn)行重排序,就會(huì)得到根據(jù)用戶審美的個(gè)性化排序模型。采用GIST與HOG的混合特征類型,與Eigenfaces和Dense-SIFT單個(gè)特征類型相比,獲得較好的排序結(jié)果。再次,針對(duì)提取人臉圖像的美麗度信息問題,本文提出一種散射卷積網(wǎng)絡(luò)特征提取方法,該方法能提取圖像在彈性形變和平移變化的不變特征,并且對(duì)光照不敏感。小波散射變換可以區(qū)分有相同傅里葉變換的能量譜。小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)分層次提取圖像高頻信息,本文將小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的前三層散射能量特征作為人臉美麗指數(shù)度量特征。為驗(yàn)證小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)特征提取方法用于人臉美麗指數(shù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的有效性,本文采用相對(duì)屬性排序算法建立了一個(gè)人臉美麗指數(shù)排序模型。最后,本文對(duì)圖像排序算法在解決交通擁擠度問題及美麗指數(shù)自動(dòng)評(píng)價(jià)問題上進(jìn)行了研究。在解決交通擁擠度問題上,提出一種有監(jiān)督序擁擠度排序算法,在解決美麗指數(shù)評(píng)價(jià)問題上對(duì)此算法進(jìn)行了改進(jìn),提出一種個(gè)性化人臉美麗指數(shù)排序模型,并將散射卷積網(wǎng)絡(luò)用于提取人臉美麗度特征。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;O223

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1235994