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严文珠;孙全森;孙怀江;李彦萌

用于图像集分类的联合降维和度量学习。 （英语） Zbl 1457.68243号

信息科学。 516, 109-124 (2020).
摘要：与基于单个图像的传统分类任务相比，图像集包含更多的互补信息，这对正确分类查询主题非常有益。因此，图像集分类受到了研究者的广泛关注。然而，主要的挑战是如何有效地表示图像集以充分利用潜在的鉴别特征。与以往用单一模式或混合模式表示图像集的工作不同，本文提出了一种新的跨欧几里德空间到黎曼流形的多模型融合方法，以联合完成降维和度量学习。为了实现框架的目标，我们首先引入了三种距离度量学习模型，即欧几里德-核素、黎曼-黎曼和欧几里得-黎曼，以更好地利用图像集的互补信息。然后，通过将两个异质空间（即欧几里德空间和黎曼流形空间）集成到公共诱导马氏空间中，同时学习两个执行降维的映射和一个度量矩阵，其中类内数据集是紧密的，类间数据集是分离的。该策略可以有效地解决现有基于集合的方法在进行降维时不考虑距离度量学习的严重缺陷。此外，为了学习一个完整的马氏度量，我们采用（L_{2,1}）正则化度量矩阵进行最优特征选择和分类。在人脸识别、物体分类、手势识别和手写体分类等方面的大量实验结果表明，与其他基于图像集的算法相比，该方法是有效的。

引用于7文件

理学硕士：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62华氏35 多元分析中的图像分析

关键词：

图像集分类;特征学习;内核;降维;度量学习;异质空间融合

软件：

贾菲;MNIST公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Yan}等人，《信息科学》。516、109--124（2020年；Zbl 1457.68243）
全文： 内政部

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