多視圖數(shù)據(jù)能夠從多個方面刻畫對象的特征,從多視圖數(shù)據(jù)中往往能夠比從單視圖數(shù)據(jù)中獲取到更多的有用信息,近年來多視圖特征學(xué)習技術(shù)受到研究者的廣泛關(guān)注。多視圖數(shù)據(jù)既存在互補性又存在冗余性,如何從多視圖數(shù)據(jù)中充分地挖掘鑒別信息是多視圖學(xué)習特征技術(shù)應(yīng)用于分類任務(wù)時的關(guān)鍵問題。面對海量的多視圖數(shù)據(jù),只有少量的多視圖數(shù)據(jù)是有標記數(shù)據(jù),大量的多視圖數(shù)據(jù)都是未經(jīng)標注的無標記數(shù)據(jù),如何利用珍貴的有標記多視圖數(shù)據(jù)和大量的無標記多視圖數(shù)據(jù)來有效地完成多視圖特征學(xué)習是非常值得研究的問題。針對上述問題,本文對多視圖特征學(xué)習技術(shù)進行了深入系統(tǒng)地研究,主要研究成果如下:一、針對在多視圖特征學(xué)習中如何有效地使用樣本標記信息促進鑒別特征的提取問題,提出了兩個有監(jiān)督多視圖鑒別特征學(xué)習方法,包括:多視圖鑒別不相關(guān)投影分析(MDUPA)方法和多視圖完整鑒別空間學(xué)習(MIDSL)方法。MDUPA方法定義了一種有監(jiān)督相關(guān)性,即:鑒別相關(guān)性,來描述不同視圖異類樣本的不利特征的相關(guān)性。MDUPA方法在對每個視圖數(shù)據(jù)實施鑒別分析的基礎(chǔ)上,從相關(guān)性分析的角度進一步利用樣本的類別標記信息來挖掘鑒別信息。MIDSL方法基于樣本的多視圖數(shù)據(jù)學(xué)習能夠全面描述樣本特性的完整特征表示,并通過Fisher鑒別準則利用樣本的類別標記信息來增強樣本的完整特征表示的鑒別能力。此外,MIDSL方法還將Cauchy損失用于構(gòu)建特征學(xué)習模型以增強模型對離群點和噪聲的魯棒性。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明,這兩個方法能夠在類別標記信息的幫助下充分地挖掘鑒別信息。二、針對在多視圖特征學(xué)習中如何有效地使用有標記和無標記樣本促進鑒別特征的提取問題,提出了兩個半監(jiān)督多視圖鑒別特征學(xué)習方法,包括:半監(jiān)督多視圖相關(guān)性鑒別分析(SMCDA)方法和半監(jiān)督多核完整鑒別空間學(xué)習(SMKIDSL)方法。SMCDA方法通過對有標記和無標記訓(xùn)練樣本的多視圖數(shù)據(jù)實施視圖內(nèi)和視圖間鑒別相關(guān)性分析來充分地挖掘鑒別信息。SMCDA方法通過一個實數(shù)變量將基于矩陣變量的非凸目標函數(shù)轉(zhuǎn)化成凸二次規(guī)劃問題,能夠使目標函數(shù)獲得全局最優(yōu)的解析解并避免繁重的迭代計算。SMKIDSL方法能夠協(xié)同地利用有標記和無標記樣本的多視圖數(shù)據(jù)為樣本對象學(xué)習完整特征表示,并通過多核學(xué)習策略、鑒別相關(guān)性分析和l_(2,1)范數(shù)正則回歸策略來進一步增強完整特征表示的鑒別性。SMKIDSL方法還設(shè)計了一種多視圖協(xié)同學(xué)習方案使不同的視圖在半監(jiān)督多視圖特征學(xué)習中能夠貢獻合適的有用信息。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明,這兩個方法可以有效地從有標記和無標記訓(xùn)練樣本的多視圖數(shù)據(jù)中挖掘鑒別信息。三、針對如何從廣義多視圖數(shù)據(jù)中有效地提取鑒別特征問題,提出了一個有監(jiān)督深度多視圖鑒別特征學(xué)習方法,即:魯棒有監(jiān)督深度離散哈希(RSDDH)方法。RSDDH方法能夠利用深度學(xué)習技術(shù)學(xué)習更好地兼容跨視圖檢索任務(wù)的特征,并利用基于l_(2,1)范數(shù)的特征選擇策略選擇更優(yōu)秀的特征用于生成二進制哈希編碼。此外,RSDDH方法通過實施視圖間和視圖內(nèi)一致性保持策略來縮小視圖之間的差異、提升二進制哈希編碼的鑒別能力。RSDDH方法還使用提出的基于奇異值分解的離散哈希算法來確保待求解的未知離散哈希變量能夠得到有效求解。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明,RSDDH方法能夠比有代表性的淺層跨視圖哈希檢索方法和深度跨視圖哈希檢索方法取得更好的檢索性能,這也驗證了RSDDH方法的有效性。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;TP181

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本文編號：2812375