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基于图嵌入和多视图非负矩阵分解的半监督图像自动标注框架。 (英语) Zbl 1427.94014号

摘要:自动图像注释是通过为图像指定标签来实现更准确的图像检索和分类。提出了一种基于图嵌入和多视图非负矩阵分解(GENMF)的半监督多标签图像自动标注框架。首先,我们基于语义约束标签之间的关联图在多视图NMF中构造一个图嵌入项。然后,基于多视图NMF算法对多视图特征进行融合和降维。最后,通过基于KNN的方法,利用新特征实现图像标注。实验证明,该算法在准确性和效率方面都取得了很好的性能。

MSC公司:

94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

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全文: 内政部

参考文献:

[1] Mai,L。;Jin,H。;Lin,Z。;方,C。;Brandt,J。;Liu,F.,通过视觉特征合成进行空间语义图像搜索,2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集·doi:10.1109/CVPR.2017.125
[2] 关,H。;Smith,W.A.,BRISKS:测地网格上球面图像的二进制特征,2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集·doi:10.1109/CVPR.2017.519
[3] Zhang,Y。;Lin,W。;李,Q。;程,W。;Zhang,X.,基于多层次特征的重定目标图像质量测量,IEEE图像处理汇刊,27,1,451-463(2018)·Zbl 1409.94774号 ·doi:10.1109/TIP.2017.2761556
[4] 张,F。;Wah,B.W.,学习新特征以实现有效密集匹配的基本原则,IEEE图像处理汇刊,27,2,822-836(2018)·Zbl 1409.94744号 ·doi:10.1109/TIP.2017.2752370
[5] 张,H。;帕特尔,V.M。;Chellappa,R.,《多模态分类的分层多模态度量学习》,2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集·doi:10.1109/CVPR.2017.312
[6] 李,P。;王,Q。;曾浩。;Zhang,L.,局部对数-核素多元高斯描述子及其在图像分类中的应用,IEEE模式分析和机器智能汇刊,39,4,803-817(2017)·doi:10.1109/TPAMI.2016.2560816
[7] 罗,Y。;刘,T。;陶,D。;Xu,C.,多标签图像分类的多视图矩阵完成,IEEE图像处理汇刊,24,8,2355-2368(2015)·Zbl 1408.94451号 ·doi:10.1109/TIP.2015.2421309
[8] 兰克里特,G.R。;北卡罗来纳州克里斯蒂亚尼尼。;Bartlett,P。;El Ghaoui,L。;Jordan,M.I.,用半定规划学习核矩阵,机器学习研究杂志,5323-330(2004)·Zbl 1222.68241号
[9] 法夸尔,J.D.R。;Hardoon,D.R。;孟,H。;肖-泰勒,J。;Szedmak,S.,《双视角学习:SVM-2K,理论与实践》,《2005年神经信息处理系统年会论文集》,NIPS 2005
[10] Hardoon,D.R。;塞德马克,S。;Shawe-Taylor,J.,典型相关分析:学习方法应用概述,神经计算,16,12,2639-2664(2004)·Zbl 1062.68134号 ·doi:10.1162/0899766042321814
[11] Kludas,J。;布鲁诺,E。;Marchand Maillet,S.,多媒体信息检索中的信息融合,自适应多媒体检索:检索、用户和语义。自适应多媒体检索:检索、用户和语义学,计算机科学讲义,4918147-159(2008),德国柏林:施普林格-柏林-海德堡,德国柏林·doi:10.1007/978-3-540-79860-6_12
[12] 斯诺克,C.G.M。;沃林,M。;Smeulders,A.W.M.,语义视频分析中早期与晚期融合,第13届ACM国际多媒体年会论文集(Multimedia’05),ACM·doi:10.1145/101149.1101236
[13] 顾毅。;钱,X。;李,Q。;王,M。;R·洪。;田强,《基于潜在社区检测和多核学习的图像注释》,IEEE图像处理汇刊,24,11,3450-3463(2015)·Zbl 1408.94888号 ·doi:10.1109/TIP.2015.2443501
[14] Jiu,M。;Sahbi,H.,图像注释的非线性深核学习,IEEE声学、语音和信号处理国际会议论文集·Zbl 1409.94280号
[15] Sun,L。;Ge,H。;吉田,S。;梁,Y。;Tan,G.,基于内容的图像注释聚类的支持向量描述,模式识别,47,3,1361-1374(2014)·doi:10.1016/j.patcog.2013.015
[16] 张,M.-L。;Wu,L.,LIFT:具有标签特定特征的多标签学习,第22届国际人工智能联合会议论文集,2011年国际人工智能学会
[17] Zand,M。;多莱萨米,S。;阿卜杜勒·哈林(Abdul Halin),A。;Mustaffa,M.R.,以场景为中心的图像注释的视觉和语义上下文建模,多媒体工具和应用,76,6,8547-8571(2017)·doi:10.1007/s11042-016-3500-5
[18] 田,D。;Shi,Z.,基于高斯混合模型的考虑交叉模式相关性的自动图像标注,《视觉传达与图像表示杂志》,44,50-60(2017)·doi:10.1016/j.jvcir.2017.01.015
[19] 田,J。;黄,Y。;郭,Z。;齐,X。;陈,Z。;Huang,T.,《使用文本分析进行图像注释的多模式主题模型》,IEEE Signal Processing Letters,22,7,886-890(2015)·doi:10.1109/LSP.2014.2375341
[20] Pliakos,K。;Kotropulos,C.,PLSA驱动的图像注释、分类和旅游推荐,IEEE图像处理国际会议论文集
[21] Guillaumin,M。;Mensink,T。;Verbeek,J。;Schmid,C.,TagProp:图像自动标注最近邻模型中的判别度量学习,IEEE第12届计算机视觉国际会议论文集(ICCV'09),IEEE·doi:10.1109/iccv.2009.5459266
[22] Verma,Y。;Jawahar C,V.,在语义邻域中使用度量学习进行图像注释,欧洲计算机视觉会议论文集
[23] Kalayeh,M.M。;Idrees,H。;Shah,M.,NMF-KNN:使用加权多视图非负矩阵分解的图像注释,第27届IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集(CVPR'14),IEEE·doi:10.1109/cvpr.2014.31
[24] 陈,Z。;陈,M。;Weinberger,K.Q.,用于链接预测和多标签学习的边缘化去噪,第二十九届AAAI人工智能会议论文集
[25] Hamid Amiri,S。;Jamzad,M.,用于可缩放图像注释的超图高效多模式融合,模式识别,48,7,2241-2253(2015)·Zbl 1374.68606号 ·doi:10.1016/j.patcog.2015.01.015
[26] 何,Z。;陈,C。;Bu,J。;李,P。;Cai,D.,基于多视图的图像注释多标签传播,神经计算,168,C,853-860(2015)·doi:10.1016/j.neucom.2015.05.039
[27] 苏,F。;Xue,L.,用于自动图像标注的K近邻图学习,第五届ACM多媒体检索国际会议论文集,ICMR 2015
[28] Hasija,S。;Buragohain,M.J。;Indu,S.,《利用图嵌入判别分析进行鱼类物种分类》,《2017年机器视觉与信息技术国际会议论文集》,CMVIT 2017
[29] 刘,X。;刘,R。;李,F。;曹,Q.,基于KNN的图像注释的基于图形的降维,第21届模式识别国际会议论文集,ICPR 2012
[30] BenAbdallah,J。;Caicedo,J.C。;F.A.冈萨雷斯。;Nasraoui,O.,使用非负矩阵分解的多模态图像注释,2010 IEEE/WIC/ACM网络智能国际会议论文集,WI 2010
[31] 半径(R)。;Jamzad,M.,通过松散连接的非负矩阵分解自动图像注释,IET计算机视觉,9,6,806-813(2015)·doi:10.1049/iet-cvi.2014.0413
[32] 关,Z。;张,L。;彭杰。;Fan,J.,数据表示的多视图概念学习,IEEE知识与数据工程汇刊,27,11,3016-3028(2015)·doi:10.1109/TKDE.2015.2448542
[33] Wang,H。;丁,C。;Huang,H.,多元线性判别分析,欧洲计算机视觉会议论文集
[34] 关,N。;黄,X。;兰·L。;罗,Z。;Zhang,X.,用于文档聚类的基于图的半监督非负矩阵分解,第11届IEEE机器学习和应用国际会议论文集,ICMLA 2012
[35] Lin,C.-J.,关于非负矩阵分解乘法更新算法的收敛性,IEEE神经网络和学习系统汇刊,18,6,1589-1596(2007)·doi:10.1109/tnn.2007.895831
[36] 姚,Y。;Xin,X。;Guo,P.,基于秩最小化的多标签图像标注后期融合方法,第23届模式识别国际会议论文集,ICPR 2016
[37] Makadia,A。;巴甫洛维奇,V。;Kumar,S.,《图像注释的新基线》,欧洲计算机视觉会议论文集
[38] Xiang,Y。;周,X。;Chua,T.-S。;Ngo,C.-W.,《使用马尔可夫随机场对自动图像注释生成模型的重新审视》,2009年IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别研讨会论文集,CVPR研讨会,2009年
[39] 卡内罗,G。;Chan,A.B。;莫雷诺,P.J。;Vasconcelos,N.,图像注释和检索语义类的监督学习,IEEE模式分析和机器智能学报,29,3,394-410(2007)·doi:10.1109/TPAMI.2007.61
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