一种基于多示例学习的图像检索方法

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区域作为包中示例.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈.实验结果表明这种方法与已有方法检索效果相当,但检索效率更高.     

一种结合多示例学习的图像检索方法①

提出一种基于多示例学习（Multiple—instance learning）的图像检索方法,将多示例学习应用于图像检索中,以有效的处理图像的歧义性。该方法首先将图像作为多示例包,其次采用自适应k—means图像分割算法将图像自动分成多个示例,然后根据用户选择的实例图像生成正包和反包,再采用EM—DD（expectation maximization diversedensity）算法进行多示例学习,实现图像检索和相关反馈,最终使用户得到比较满意的结果。     

基于多示例学习的图像表示方法

提出一种基于多示例学习的图像表示方法,将图像作为多示例包,用高斯滤波器将图像滤波并取样为由颜色区域构成的矩阵,使用单颜色及相邻区域(single blob with neighbors)的包生成方法。根据用户选择的实例图像生成正包和负包,使用MIL-SVDD_I和MIL-SVDD_B算法进行实验。实验表明该图像表示方法是可行的。     

基于K均值聚类和多示例学习的图像检索方法

针对基于对象的图像检索问题,利用K均值（K-means）聚类,提出了一种新的基于多示例学习（MIL）框架的图像检索算法KP-MIL。该算法在正包和负包组成示例集合聚类,获取潜在正示例代表和包结构特性数据,然后利用径向基核分别度量两者的相似性,最后利用alpha因子均衡两者相似性对核函数结果的影响。在标准对象图像检索集SIGVAL上进行实验,实验结果表明,该方法是有效的且性能优于其他同类方法。     

一种基于流行排序的区域图像检索方法*

提出了一种结合多示例学习和流行排序的图像检索方法,将图像检索作为多示例学习框架下的流行排序,通过给出适合图像在包空间的有效度量方式,将流行排序的方法和多示例学习有效结合起来,从而获得更准确的检索结果。实验结果表明,运用流行排序的区域图像检索方法是可行的,同时,检索结果与传统的区域图像检索方法相比,检索率得到了明显的提高。     

基于流行排序的多示例图像检索方法

为了提高图像检索的性能,提出了一种基于流行排序的多示例图像检索方法,将分割后的图像表示为多示例的形式,通过给出适合图像在包空间的度量方式,有效结合流行排序和多示例学习的方法来进行图像检索.实验结果表明,采用所提出的方法的检索结果与传统的检索方法相比,检索率得到了明显的提高,检索结果更符合人的视觉习惯.     

基于视觉点特征的图像检索技术研究

基于视觉点特征的图像检索是图像检索(Content Based Image Retrieval,简称CBIR)的一个子集,指利用图像中对图像的内容有显著影响的一些点特征对图像进行查询,试图在理解图像内容的基础上,检索出与示例相类似的图像。目前,CBIR技术在商标查询、罪犯比对等领域有着很重要的应用。本文主要集中在对图像的感兴趣点特征提取技术上,针对边缘方向直方图法存在的问题,提出一种基于Canny边缘提取及轮廓序列矩法,首先对图像进行预处理,然后采用Canny边缘提取方法提取图像的轮廓,最后,将该轮廓的3个矩作为最后的特征向量进行检索。实验证明,提出的算法检索效果较好。     

基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类

多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单元的面向对象影像分类。针对两者之间理论和方法相似性,将多样性密度多示例学习算法与面向对象方法相结合用于高分辨率遥感图像分类。以图像分割方法获取均值对象作为示例,利用多样性密度算法对样本包进行学习获取最大多样性密度示例,最后根据相似性最大准则对单示例包或是经聚类算法得到的新包进行类别标记,以获取最终分类结果。通过与SVM分类器的比较,发现多样性密度算法的平均分类精度都在70%以上,最高可达96%左右,且对小样本问题学习能力更强,结果表明多示例学习在遥感图像分类中有着广泛应用前景。     

结合包光滑性的半监督多示例核学习方法

以往半监督多示例学习算法常把未标记包分解为示例集合,使用传统的半监督单示例学习算法确定这些示例的潜在标记以对它们进行利用。但该类方法认为多示例样本的分类与其概率密度分布紧密相关,且并未考虑包结构对包分类标记的影响。提出一种基于包层次的半监督多示例核学习方法,直接利用未标记包进行半监督学习器的训练。首先通过对示例空间聚类把包转换为概念向量表示形式,然后计算概念向量之间的海明距离,在此基础上计算描述包光滑性的图拉普拉斯矩阵,进而计算包层次的半监督核,最后在多示例学习标准数据集和图像数据集上测试本算法。测试表明本算法有明显的改进效果。     

基于多示例学习的超市农产品图像识别

为解决超市农产品价格需依靠人工记忆的问题,实现农产品的智能识别,提出了基于多示例学习的农产品图像识别方法。采用改进的单色块及其邻域算法(SBN)特征提取算法将训练样本组织成多示例包,利用多样性密度算法对正包和反包进行多示例学习,根据多样性密度最大化模型对测试样本进行识别。分别在自采集的多类别果蔬图像集以及Amsterdam图像库中的单类别果蔬图像上进行测试。结果表明该方法能够识别不同光照、存在干扰物的环境背景下,以任意方式摆放的多类别混合果蔬图像,识别率最高达到94.21%,且对于单类别果蔬图像的识别优于全局方法。因此利用基于多示例学习的图像识别方法对超市农产品的自动售卖提供辅助具有可行性。     

多核多示例学习的糖尿病视网膜病变诊断

目的 在传统糖尿病视网膜病变（糖网）诊断系统中,微动脉瘤和出血斑病灶检测的精确性决定了最终诊断性能。目前的检测诊断方法为了保证高敏感性而产生了大量假阳性样本,由于数据集没有标注病灶区域导致无法有效地建立监督性分类模型以去除假阳性。为了解决监督性学习在糖网诊断中的问题,提出一种基于多核多示例学习的糖网病变诊断方法。方法 首先,检测疑似的微动脉瘤和出血斑病灶区域,并将其视为多示例学习模型中的示例,而将整幅图像视为示例包,从而将糖网诊断转化为多示例学习问题;其次,提取病灶区域的特征对示例进行描述,并通过极限学习机（ELM）分类算法过滤不相关示例以提升后续多示例学习的分类性能;最后,构建多核图的多示例学习模型对健康图像和糖网病变图像进行分类,以实现糖网病变的诊断。结果 通过对国际公共数据集MESSIDOR进行糖网病变诊断评估实验,获得的准确率为90.1%,敏感性为92.4%,特异性为91.4%,ROC（receiver operating characteristic）曲线下面积为0.932,相比其他算法具有较大性能优势。结论 基于多核多示例学习方法在无需提供病灶标注的情况下,能够高效自动地对糖网病变进行诊断,从而既能避免医学图像中标注病灶的费时费力,又可以免除分类算法中假阳性去除的问题,获得较好的效果。     

Abnormal visual event detection based on multi-instance learning and autoregressive integrated moving average model in edge-based Smart City surveillance

The abnormal visual event detection is an important subject in Smart City surveillance where a lot of data can be processed locally in edge computing environment. Real-time and detection effectiveness are critical in such an edge environment. In this paper, we propose an abnormal event detection approach based on multi-instance learning and autoregressive integrated moving average model for video surveillance of crowded scenes in urban public places, focusing on real-time and detection effectiveness. We propose an unsupervised method for abnormal event detection by combining multi-instance visual feature selection and the autoregressive integrated moving average model. In the proposed method, each video clip is modeled as a visual feature bag containing several subvideo clips, each of which is regarded as an instance. The time-transform characteristics of the optical flow characteristics within each subvideo clip are considered as a visual feature instance, and time-series modeling is carried out for multiple visual feature instances related to all subvideo clips in a surveillance video clip. The abnormal events in each surveillance video clip are detected using the multi-instance fusion method. This approach is verified on publically available urban surveillance video datasets and compared with state-of-the-art alternatives. Experimental results demonstrate that the proposed method has better abnormal event detection performance for crowded scene of urban public places with an edge environment.     

基于多部位多示例学习的人体检测

基于部位的检测方法能处理多姿态及部分遮挡的人体检测,多示例学习能有效处理图像的多义性,被广泛应用于图像检索与场景理解中。文中提出一种基于多示例学习的多部位人体检测方法。首先,根据人体生理结构将图像分割成若干区域,每个区域包含多个示例,利用AdaBoost多示例学习算法来训练部位检测器。然后利用各部位检测器对训练样本进行测试得到其响应值,从而将训练样本转化为部位响应值组成的特征向量。再用SVM方法对这些向量进行学习,得到最终的部位组合分类器。在INRIA数据集上的实验结果表明该方法能改进单示例学习的检测性能,同时评价3种不同的部位划分及其对检测性能的影响。     

Stochastic learning of multi-instance dictionary for earth mover’s distance-based histogram comparison

Dictionary plays an important role in multi-instance data representation. It maps bags of instances to histograms. Earth mover’s distance (EMD) is the most effective histogram distance metric for the application of multi-instance retrieval. However, up to now, there is no existing multi-instance dictionary learning methods designed for EMD-based histogram comparison. To fill this gap, we develop the first EMD-optimal dictionary learning method using stochastic optimization method. In the stochastic learning framework, we have one triplet of bags, including one basic bag, one positive bag, and one negative bag. These bags are mapped to histograms using a multi-instance dictionary. We argue that the EMD between the basic histogram and the positive histogram should be smaller than that between the basic histogram and the negative histogram. Base on this condition, we design a hinge loss. By minimizing this hinge loss and some regularization terms of the dictionary, we update the dictionary instances. The experiments over multi-instance retrieval applications shows its effectiveness when compared to other dictionary learning methods over the problems of medical image retrieval and natural language relation classification.

     

基于多例学习的Web图像聚类

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用户的搜索兴趣.由于一幅图像含有若干个区域,每个区域可被看为一个样例,属于同一个图像的区域则组成一个包.因此如何理解图像语义内容的问题即转化为多例学习.在多例学习的经典数据集MUSK数据和来自于Web图像集上的比较实验表明,提出的多例聚类算法具有优良的聚类性能.     

Multi-Instance Learning Based Web Mining

In multi-instance learning, the training set comprises labeled bags that are composed of unlabeled instances, and the task is to predict the labels of unseen bags. In this paper, a web mining problem, i.e. web index recommendation, is investigated from a multi-instance view. In detail, each web index page is regarded as a bag, while each of its linked pages is regarded as an instance. A user favoring an index page means that he or she is interested in at least one page linked by the index. Based on the browsing history of the user, recommendation could be provided for unseen index pages. An algorithm named Fretcit-kNN, which employs the Minimal Hausdorff distance between frequent term sets and utilizes both the references and citers of an unseen bag in determining its label, is proposed to solve the problem. Experiments show that in average the recommendation accuracy of Fretcit-kNN is 81.0% with 71.7% recall and 70.9% precision, which is significantly better than the best algorithm that does not consider the specific characteristics of multi-instance learning, whose performance is 76.3% accuracy with 63.4% recall and 66.1% precision.     

包空间多示例图像自动分类

为了有效地解决多示例图像自动分类问题,提出一种将多示例图像转化为包空间的单示例描述方法.该方法将图像视为包,图像中的区域视为包中的示例,根据具有相同视觉区域的样本都会聚集成一簇,用聚类算法为每类图像确定其特有的“视觉词汇”,并利用负包示例标注确定的这一信息指导典型“视觉词汇”的选择;然后根据得到的“视觉词汇”构造一个新的空间—包空间,利用基于视觉词汇定义的非线性函数将多个示例描述的图像映射到包空间的一个点,变为单示例描述;最后利用标准的支持向量机进行监督学习,实现图像自动分类.在Corel图像库的图像数据集上进行对比实验,实验结果表明该算法具有良好的图像分类性能.