本文關(guān)鍵詞： 相對(duì)屬性 多任務(wù)學(xué)習(xí) 共享特征 零樣本圖像分類　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在利用相對(duì)屬性學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)零樣本圖像分類中,現(xiàn)有的方法并沒(méi)有考慮屬性與類別之間的關(guān)系,為此該文提出一種基于共享特征相對(duì)屬性的零樣本圖像分類方法。該方法采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的思想來(lái)共同學(xué)習(xí)類別分類器和屬性分類器,獲得一個(gè)低維的共享特征子空間,挖掘?qū)傩耘c類別之間的關(guān)系。同時(shí),利用共享特征來(lái)學(xué)習(xí)屬性排序函數(shù),得到基于共享特征的相對(duì)屬性模型,解決了相對(duì)屬性學(xué)習(xí)過(guò)程中丟失屬性與類別關(guān)系的問(wèn)題。另外,將基于共享特征的相對(duì)屬性模型用于零樣本圖像分類中,有效提高了零樣本圖像分類的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明,該方法具有較高的相對(duì)屬性學(xué)習(xí)性能和零樣本圖像分類精度。
[Abstract]:In the realization of zero-sample image classification using relative attribute learning, the existing methods do not consider the relationship between attributes and categories. In this paper, a zero-sample image classification method based on shared feature relative attributes is proposed, which uses the idea of multi-task learning to jointly learn class classifier and attribute classifier, and obtain a low-dimensional shared feature subspace. Mining the relationship between attributes and categories. At the same time, we use shared features to learn the sorting function of attributes, and get the model of relative attributes based on shared features, which solves the problem of losing the relationship between attributes and categories in the process of learning relative attributes. The relative attribute model based on shared feature is applied to zero sample image classification, and the recognition rate of zero sample image classification is improved effectively. This method has high relative attribute learning performance and zero sample image classification accuracy.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所蘇州研究院;中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41501485)~~
【分類號(hào)】：TP181;TP391.41

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本文編號(hào)：1530705