本文關(guān)鍵詞：多視角局部子空間學(xué)習(xí)方法研究

  更多相關(guān)文章： 多視角學(xué)習(xí) 子空間學(xué)習(xí) 圖像檢索

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,子空間學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。高維數(shù)據(jù)難以使模型得到理想的學(xué)習(xí)效果。子空間學(xué)習(xí)旨在通過計算高維空間中樣本間的關(guān)系,并保持該關(guān)系將樣本映射到低維子空間中。由于數(shù)據(jù)的采集方式不同和多樣化的特征提取算法,描述數(shù)據(jù)的角度逐漸增多。不同特征在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘模型中學(xué)習(xí)效果也不盡相同。使用單一特征的模型很難得到較好的效果。多視角學(xué)習(xí)是一種同時利用多個視角下的特征提升模型效果的方法。本文針對多視角子空間學(xué)習(xí)方法展開研究,并提出了一種多視角的局部子空間學(xué)習(xí)算法以提升子空間學(xué)習(xí)的效果,本文的主要工作如下：(1)敘述了多視角學(xué)習(xí)的背景,意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。對多視角學(xué)習(xí)的三類主要方法：協(xié)同訓(xùn)練方法,多核學(xué)習(xí)方法和子空間學(xué)習(xí)方法的算法思想和主要進(jìn)展進(jìn)行了介紹。(2)對子空間學(xué)習(xí)和多視角學(xué)習(xí)的主要技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。重點(diǎn)闡述了本文中所涉及到的局部線性嵌入、拉普拉斯映射和多視角學(xué)習(xí)中的協(xié)同訓(xùn)練多視角譜聚類和協(xié)同正則化多視角譜聚類。(3)局部線性嵌入算法是一種經(jīng)典的子空間學(xué)習(xí)算法,但是該算法容易受噪聲數(shù)據(jù)的影響,此外鄰域參數(shù)的選取對算法的結(jié)果也有較大的影響。針對該問題,本文提出了一種魯棒的局部線性嵌入方法。該算法通過使用L2范數(shù)對相似度矩陣的復(fù)雜性進(jìn)行懲罰并利用L1范數(shù)保證矩陣的稀疏性實(shí)現(xiàn)對相似度矩陣的自適應(yīng)求解。本文同時考慮多視角學(xué)習(xí)的一致性和互補(bǔ)性原則,通過數(shù)據(jù)間的一致性對噪聲數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響進(jìn)行修正,獲得統(tǒng)一的魯棒相似度矩陣,并使用該矩陣進(jìn)行子空間學(xué)習(xí),提升子空間學(xué)習(xí)的效果。本文給出了多視角局部子空間學(xué)習(xí)算法的迭代解法,并利用輔助函數(shù)法對解法的正確性和收斂性進(jìn)行證明。本文在手寫體,人臉,物體等多種數(shù)據(jù)集中使用多視角局部子空間學(xué)習(xí)與其他多視角等算法進(jìn)行對比,并給出了實(shí)驗(yàn)分析以證明多視角局部子空間學(xué)習(xí)的效果。(4)圖像檢索是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問題之一,特征提取的效果對圖像檢索系統(tǒng)尤為重要,由于互聯(lián)網(wǎng)圖像的復(fù)雜性和多樣性,單一特征難以取得較好的效果,本文使用多視角子空間學(xué)習(xí)技術(shù)對多種圖像特征進(jìn)行融合并應(yīng)用到圖像檢索中,實(shí)驗(yàn)表明本文的算法有著較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：多視角學(xué)習(xí) 子空間學(xué)習(xí) 圖像檢索
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP181
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 協(xié)同訓(xùn)練方法10-11
• 1.2.2 多核學(xué)習(xí)方法11-12
• 1.2.3 子空間學(xué)習(xí)方法12-13
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和文章結(jié)構(gòu)安排13-15
• 1.3.1 本文的研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 本文的章節(jié)安排14-15
• 2 相關(guān)算法及定義15-25
• 2.1 子空間學(xué)習(xí)算法15-19
• 2.1.1 局部線性嵌入15-17
• 2.1.2 拉普拉斯映射17-19
• 2.2 多視角學(xué)習(xí)算法19-25
• 2.2.1 協(xié)同訓(xùn)練多視角譜聚類19-21
• 2.2.2 協(xié)同正則化多視角譜聚類21-25
• 3 多視角局部子空間學(xué)習(xí)算法25-53
• 3.1 魯棒局部子空間學(xué)習(xí)25-26
• 3.2 多視角局部子空間學(xué)習(xí)26-31
• 3.3 優(yōu)化算法與證明31-35
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35-53
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)框架及數(shù)據(jù)集介紹35-38
• 3.4.2 對比算法38-39
• 3.4.3 評價指標(biāo)39-41
• 3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析41-53
• 4 多視角圖像檢索53-64
• 4.1 圖像檢索框架53-54
• 4.2 底層特征提取54-57
• 4.2.1 顏色特征54-56
• 4.2.2 紋理特征56
• 4.2.3 形狀特征56-57
• 4.3 相似性度量方法57
• 4.4 多視角圖像檢索實(shí)驗(yàn)57-64
• 結(jié)論64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況69-70
• 致謝70-71

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本文編號：872577