×

图像分类中带标签传播的半监督字典学习。 (英语) 兹比尔1428.68233

摘要:稀疏编码和监督字典学习近年来发展迅速,在图像分类中取得了令人瞩目的成绩。然而,在实际的图像分类中,通常存在数量有限的标记训练样本和大量的未标记数据,这降低了学习词典的识别能力。如何有效利用未标记训练数据,挖掘未标记数据中隐藏的信息,已经引起了研究者的广泛关注。本文提出了一种新的基于标签传播的鉴别半监督字典学习方法(SSD-LP)。具体来说,我们利用基于类特定重建误差的标签传播算法来准确估计未标记训练样本的身份,并开发了一种同时优化鉴别字典和鉴别编码向量的算法。人脸识别、数字识别和纹理分类的大量实验证明了该方法的有效性。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68单位10 图像处理的计算方法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Elad,M。;Figueiredo,M.A.T。;Ma,Y.关于稀疏和冗余表示在图像处理中的作用。IEEE学报第98卷,第6期,972-9822010·doi:10.1109/JPROC.2009.2037655
[2] Wright,J。;马云(Ma,Y.)。;Mairal,J。;萨皮罗,G。;Huang,T.S。;Yan,S.计算机视觉和模式识别的稀疏表示。IEEE会议录第98卷,第6期,1031-10442010·doi:10.1109/JPROC.2010.2044470
[3] 陈Y.C。;帕特尔,V.M。;Phillips,P.J。;切拉帕,R。;Fitzgibbon,A.(编辑);Lazebnik,S.(编辑);Perona,P.(编辑);Sato,Y.(编辑);Schmid,C.(编辑),基于词典的视频人脸识别,766-779(2012)·doi:10.1007/978-3-642-33783-3_55
[4] Mairal,J。;Elad,M。;Sapiro,G.彩色图像恢复的稀疏表示。IEEE图像处理汇刊第17卷第1期,53-691008·兹比尔1194.49041 ·doi:10.1109/TIP.2007.911828
[5] 布莱特,O。;Elad,M.使用K-SVD算法压缩面部图像。《视觉传达与图像表现杂志》第19卷,第4期,270-2822008·doi:10.1016/j.jvcir.2008.03.001
[6] 布莱特,O。;Elad,M.,使用线性去块方法改进k-svd人脸图像压缩,533-537(2008)
[7] 杨,J。;Yu,K。;Huang,T.,监督平移不变稀疏编码,3517-3524(2010)
[8] 杨,M。;张,L。;杨,J。;Zhang,D.,基于稀疏表示的人脸识别元脸学习,1601-1604(2010)
[9] Mairal,J。;彭斯,J。;萨皮罗,G。;齐瑟曼,A。;巴赫,F.R.,《监督词典学习》,1033-1040(2009)
[10] 张,Q。;Li,B.,人脸识别中字典学习的判别K-SVD,2691-2698(2010)
[11] Pham,D.-S。;Venkatesh,S.,模式识别的联合学习和词典构建,1-8(2008)
[12] Wright,J。;Yang,A.Y。;Ganesh,A。;Sastry,S.S。;Ma,Y.通过稀疏表示实现鲁棒人脸识别。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第31卷,第2期,210-2272009年·doi:10.1109/TPAMI.2008.79
[13] 亚哈龙,M。;Elad,M。;Bruckstein,A.K-SVD:为稀疏表示设计过完备字典的算法。IEEE信号处理学报第54卷,第11期,4311-43222006·Zbl 1375.94040号 ·doi:10.1109/TSP.2006.881199
[14] Mairal,J。;巴赫,F。;彭斯,J。;萨皮罗,G。;Zisserman,A.,用于局部图像分析的识别性学习词典,1-8(2008)
[15] 杨,M。;戴,D。;沈,L。;Gool,L.,基于稀疏表示的分类的潜在字典学习,4138-4145(2014)
[16] 江,Z。;林,Z。;Davis,L.S.,通过标签一致的K-SVD学习稀疏编码的区分字典,1697-1704(2011)
[17] 杨,J。;Yu,K。;龚,Y。;Huang,T.,使用稀疏编码进行线性空间金字塔匹配以进行图像分类,1794-1801(2009)
[18] 王,X。;郭,X。;Li,S.Z.,《主动点自适应统一半监督词典学习》,1787-1795(2015)
[19] Shrivastava,A。;Pillai,J.K。;帕特尔,V.M。;Chellappa,R.,《学习带有部分标记数据的歧视性词典》,3113-3116(2012)
[20] Jian,M。;Jung,C.基于平滑表示的标签传播图像分类的半监督双向学习。IEEE多媒体汇刊第18卷,第3期,458-4732016·doi:10.1109/TMM.2016.2515367
[21] 王,D。;张,X。;范,M。;Ye,X.,通过结构稀疏保存进行半监督词典学习,2137-2144(2016)
[22] 张,G。;江,Z。;Davis,L.S。;Lee,K.M.(编辑);Mu,K.(编辑);Matsushita,Y.(编辑);Rehg,J.M.(编辑);Hu,Z.(编辑),稀疏表示的在线半监督判别词典学习,259-273(2012)
[23] Babagholami-Mohamadabadi,B。;Zarghami,A。;Zolfaghari,M。;Baghshah,M.S。;Blockeel,H.(编辑);Kersting,K.(编辑);Nijssen,S.(编辑);《概率半监督词典学习》,192-207年(2013),Zhu elezn,F.(编辑)·doi:10.1007/978-3-642-40994-3_13
[24] 杨,M。;张,L。;X·冯。;Zhang,D.,Fisher discrimination dictionary learning for sparse representation,稀疏表示的判别词典学习,543-550(2011)
[25] 周,N。;沈毅。;彭杰。;Fan,J.,《学习物体识别相关视觉词典》,3490-3497(2012)
[26] 邓,W。;胡,J。;Guo,J.Extended SRC:通过类内变体字典进行欠采样人脸识别。IEEE模式分析与机器智能汇刊第34卷,第9期,1864-18702012·doi:10.1109/TPAMI.2012.30
[27] 朱,X。;拉弗蒂,J。;Rosenfeld,R.半监督图形学习。卡内基梅隆大学,语言技术学院,计算机科学学院,2005年。
[28] 王,B。;涂,Z。;Tsotsos,J.K.,半监督多类多标签分类的动态标签传播,425-432(2013)
[29] Blum,A。;Mitchell,T.,将标记和未标记数据与联合训练相结合,92-100(1998)
[30] Mallapragada,P.K。;金·R。;Jain,A.K。;Liu,Y.SemiBoost:促进半监督学习。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第31卷,第11期,2000-20142009年·doi:10.1109/TPAMI.2008.235
[31] 龚,C。;陶,D。;马来亚银行,S.J。;刘伟。;Kang,G。;Yang,J.半监督图像分类的多模式课程学习。IEEE图像处理汇刊第25卷,第7期,3249-3260,2016年·Zbl 1408.94206号 ·doi:10.1109/TIP.2016.2563981
[32] 博世公司。;齐瑟曼,A。;Munoz,X.,使用随机森林和蕨类植物进行图像分类,1-8(2007)
[33] 熊,C。;Kim,T.-K.,基于集合的人脸图像标签传播,1433-1436(2012)
[34] 程,H。;刘,Z。;Yang,J.,稀疏性诱导的标签传播相似性度量,317-324(2009)
[35] Kang,F。;金·R。;Sukthankar,R.,相关标签传播与多标签学习应用,1719-1726(2006)
[36] Wang,H。;聂,F。;蔡,W。;Huang,H.,通过有效信息最小化实现半监督鲁棒字典学习,1145-1152(2013)
[37] Martinez,A.M.AR人脸数据库。CVC技术报告241998年。
[38] Lee,K.C。;Ho,J。;Kriegman,D.J.获取可变光照下人脸识别的线性子空间。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第27卷,第5期,684-6982005·doi:10.1109/TPAMI.2005.92
[39] LeCun,Y。;博图,L。;本吉奥,Y。;Haffner,P.基于梯度的学习应用于文档识别。IEEE会议录第86卷,第11期,2278-23241998年·数字对象标识代码:10.1109/5.726791
[40] Hull,J.J.手写文本识别研究数据库。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第16卷,第5期,550-5541994年·数字对象标识代码:10.1109/34.291440
[41] 拉泽布尼克,S。;施密德,C。;Ponce,J.使用局部仿射区域的稀疏纹理表示。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第27卷,第8期,1265-12782005·doi:10.1109/TPAMI.2005.151
[42] 蔡,S。;左,W。;张,L。;X·冯。;王,P。;Fleet,D.(编辑);Pajdla,T.(编辑);Schiele,B.(编辑);Tuytelaars,T.(编辑),支持向量引导字典学习,624-639(2014)
[43] 博伊克斯,X。;Roig,G。;Van Gool,L.评论“半监督图像分类的集合投影”。arXiv预印arXiv:1408.69632014。
[44] 戴,D。;Gool,L.,半监督图像分类的集合投影,2072-2079(2013)
[45] 奥利瓦,A。;Torralba,A.场景形状建模:空间包络线的整体表示。国际计算机视觉杂志第42卷,第3期,145-1752001·Zbl 0990.68601号 ·doi:10.1023/A:101139631724
[46] Ojala,T。;Pietikainen,M。;Maenpaa,T.使用局部二值模式进行多分辨率灰度和旋转不变纹理分类。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第24卷,第7期,971-9872002·Zbl 0977.68853号 ·doi:10.10109/TPAMI.2002.1017623
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。