结合深度度量学习的血缘关系识别

目的 人脸图像分析是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一,基于人脸图像的血缘关系识别是对给定的一对或一组人脸图像,判断其是否存在某种血缘关系。人脸血缘关系识别不仅在生物特征识别领域有着重要研究价值,而且在社交媒体挖掘、失散家庭成员寻找等社会生活领域中有重要的应用价值。针对当前大多数算法都是基于传统机器学习方法,提出一种采用深度度量学习进行人脸图像血缘关系研究的新方法。方法 目前深度学习算法能很好地理解单张人脸图像,但是多个主体间的关系探究仍然是计算机视觉领域富有挑战性的问题之一。为此,提出一种基于深度度量学习的父母与子女的血缘关系识别方法。首先使用超过5 000 000张人脸图像的样本集训练一个深度卷积神经网络FaceCNN并提取父母与子女的人脸图像深度特征,之后引入判别性度量学习方法,使得具有血缘关系的特征尽可能地靠近,反之则尽可能地远离。然后对特征进行分层非线性变换使其具有更强判别特性。最后根据余弦相似度分别计算父亲、母亲和孩子的相似度并利用相似概率值得到双亲和孩子的综合相似度得分。结果 算法在TSKinFace数据集上验证了FaceCNN提取特征与深度度量学习结合进行血缘关系识别的有效性,最终在该数据集上父母与儿子和女儿的血缘关系识别准确率分别达到87.71%和89.18%,同时算法在进行血缘度量学习和双亲相似度计算仅需要3.616 s。结论 提出的血缘关系识别方法,充分利用深度学习网络良好的表征和学习能力,不仅耗时少,而且有效地提高了识别准确率。     

基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别

为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习（MLL）策略：在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函数进行优化,提高模型的判别力。其次,在标签估计时,提出了一个联合距离度量（JDM）,该度量将样本距离和近邻距离结合,进一步提升伪标签预测的精度。JDM改善了无标签数据标签估计的准确率低、未标记的数据没有被充分利用导致训练过程不稳定的问题。实验结果表明,和单标注样本渐进学习方法PL相比,当每次迭代增加的伪标签样本的比率为\mathrm{0.10}时,在MARS和 DukeMTMC-VideoReID两个数据集上的rank-1准确度达到了65.5%和76.2%,分别提升了7.6和5.2个百分点。     

基于标签进行度量学习的图半监督学习算法

大多基于图的半监督学习方法，在样本间相似性度量时没有用到已有的和标签传播过程中得到的标签信息，同时，其度量方式相对固定，不能有效度量出分布结构复杂多样的数据样本间的相似性。针对上述问题，提出了基于标签进行度量学习的图半监督学习算法。首先，给定样本间相似性的度量方式，从而构建相似度矩阵。然后，基于相似度矩阵进行标签传播，筛选出k个低熵样本作为新确定的标签信息。最后，充分利用所有标签信息更新相似性度量方式，重复迭代优化直至学出所有标签信息。所提算法不仅利用标签信息改进了样本间相似性的度量方式，而且充分利用中间结果降低了半监督学习对标签数据的需求量。在6个真实数据集上的实验结果表明，该算法在超过95%的情况下相较三种传统的基于图的半监督学习算法取得了更高的分类准确率。     

一种视觉词软直方图的图像表示方法

基于视觉词的统计建模和判别学习,提出一种视觉词软直方图的图像表示方法.假设属于同一视觉词的图像局部特征服从高斯混合分布,利用最大-最小后验伪概率判别学习方法从样本中估计该分布,计算局部特征与视觉词的相似度.累加图像中每个视觉词与对应局部特征的相似度,在全部视觉词集合上进行结果的归一化,得到图像的视觉词软直方图.讨论了两种具体实现方法:一种是基于分类的软直方图方法,该方法根据相似度最大原则建立局部特征与视觉词的对应关系;另一种是完全软直方图方法,该方法将每个局部特征匹配到所有视觉词.在数据库Caltech-4和PASCAL VOC 2006上的实验结果表明,该方法是有效的.     

Visual Word Soft-Histogram for Image Representation

基于视觉词的统计建模和判别学习,提出一种视觉词软直方图的图像表示方法.假设属于同一视觉词的图像局部特征服从高斯混合分布,利用最大-最小后验伪概率判别学习方法从样本中估计该分布,计算局部特征与视觉词的相似度.累加图像中每个视觉词与对应局部特征的相似度,在全部视觉词集合上进行结果的归一化,得到图像的视觉词软直方图.讨论了两种具体实现方法:一种是基于分类的软直方图方法,该方法根据相似度最大原则建立局部特征与视觉词的对应关系;另一种是完全软直方图方法,该方法将每个局部特征匹配到所有视觉词,在数据库Caltech-4和PASCAL VOC 2006上的实验结果表明,该方法是有效的.     

行人再识别中基于无监督学习的粗细粒度特征提取

行人再识别研究中存在特征判别信息不够丰富的情况,并且遮挡、光照等因素会干扰有效特征的准确提取,对后续相似性度量、度量结果排序等工作都有较大影响。此外,监督学习需要使用标签信息,在面对大型数据集时工作量很大。通过引入无监督学习框架,提出一种粗细粒度判别性特征提取方法。构建基于细粒度和粗粒度特征学习的模型框架,其中包含局部和全局2个分支。在局部分支中,对图像学习到的特征映射提取补丁块,并在未标记数据集上学习不同位置的细粒度补丁特征;在全局分支中,使用无标注数据集的相似度和多样性作为信息来学习粗粒度特征。在此基础上,利用相吸和相斥2个损失函数分别增加类别内相似度和类别间多样性,并结合最小距离准则计算特征之间的相似度,进行无监督的聚类合并。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上的实验结果表明,该方法对于完成行人再识别任务具有较好的判别性能和鲁棒性,相比所有对比方法的最优结果,其Rank-1指标分别提高5.76%和5.07%,平均精度均值分别提高3.2%和5.6%。     

基于困难样本三元组损失的多任务行人再识别

针对现有行人再识别算法中采用单一外观特征所存在的特征判别力的不足问题,在深度学习框架下提出一种基于困难样本三元组损失的多任务行人再识别网络,以同时学习身份和属性标签的方式获得更多的行人判别信息.首先将预处理后的图片输入预训练的ResNet-50模型中提取行人特征信息;然后将其特征输入所设计的多任务网络,通过最小化身份和属性联合三元组损失调整网络模型参数,共同完成行人身份和属性判别双分支网络的训练;最后用训练好的模型提取行人特征,用于行人再识别任务,同时实现行人属性的判断.在Market-1501和DukeMTMC-reID这2个数据集上的实验证明,文中网络在行人再识别任务中所提取的特征更具有表征力,识别精度优于现有方法,并且能完成属性识别任务.     

一种基于直推判别字典学习的零样本分类方法

零样本分类的目标是对训练阶段未出现过的类别的样本进行识别和分类,其主要思路是,借助类别语义信息,将可见类别的知识转移到未见类别中.提出了一种直推式的字典学习方法,包含以下两个步骤：首先,提出一个判别字典学习模型,对带标签的可见类别样本的视觉特征和类别语义特征建立映射关系模型;然后,针对可见类别和未见类别不同引起的域偏移问题,提出了一个基于直推学习的修正模型.通过在3个基准数据集（AwA,CUB和SUN）上的实验结果,证明了该方法的有效性和先进性.     

基于标签进行度量学习的图半监督学习算法

大多基于图的半监督学习方法,在样本间相似性度量时没有用到已有的和标签传播过程中得到的标签信息,同时,其度量方式相对固定,不能有效度量出分布结构复杂多样的数据样本间的相似性。针对上述问题,提出了基于标签进行度量学习的图半监督学习算法。首先,给定样本间相似性的度量方式,从而构建相似度矩阵。然后,基于相似度矩阵进行标签传播,筛选出k个低熵样本作为新确定的标签信息。最后,充分利用所有标签信息更新相似性度量方式,重复迭代优化直至学出所有标签信息。所提算法不仅利用标签信息改进了样本间相似性的度量方式,而且充分利用中间结果降低了半监督学习对标签数据的需求量。在6个真实数据集上的实验结果表明,该算法在超过95%的情况下相较三种传统的基于图的半监督学习算法取得了更高的分类准确率。     

基于特征分段度量方法的少样本学习

已有的基于度量方法的少样本学习直接在元学习框架下优化模型以在少样本任务上获得好的表现，但这种直接通过元学习策略训练得到的特征表示传递性较弱，从而限制了度量方法的分类能力。针对该问题提出一种新的模型结构，包括特征映射模块和分段度量模块。在基类数据上预先训练分类器并迁移到元学习的特征提取模块；在元学习阶段，对提取到的特征分多段进行余弦相似度的计算，以预测类别。实验在mini-imagenet数据集的5-way 1-shot和5-way 5-shot情况下分别达到64.33%和80.11%的准确率，在复杂场景下具有更好的识别效果。     

概念驱动的小样本判别特征学习方法

小样本学习旨在让模型能够在仅有少量标记数据的新类中进行分类。基于度量学习的方法是小样本学习的一种有效方法,该类方法利用有标签的支持集样本构建类表示,再基于查询样本和类表示的相似性进行分类。因此,如何构建判别性更强的类表示是这类方法的关键所在。多数工作在构建类表示时,忽略了类概念相关信息的挖掘,这样容易引入样本中类别无关信息,从而降低类表示的判别性。为此本文提出一种概念驱动的小样本判别特征学习方法。该方法首先利用类别的语义信息来指导模型挖掘样本中类概念相关信息,进而构建更具判别性的类表示。其次,设计了随机掩码混合机制增加样本的多样性和识别难度,进一步提升类表示的质量。最后对处于决策边界附近的查询样本赋予更大的权重,引导模型关注难样本,从而更好地进行类表示学习。大量实验的结果表明本文提出的方法能够有效提升小样本分类任务的准确率,并且在多个数据集上优于当前先进的算法。     

基于迁移子空间的半监督领域自适应方法

传统子空间学习方法在对齐领域总体分布时往往忽略样本类别信息,若原始样本判别力不足,将难以保证投影后子空间中样本的判别性.针对该问题,提出迁移子空间的半监督领域自适应方法.通过充分利用样本类别标签先验信息,在得到具有判别性子空间的同时充分挖掘重构矩阵中蕴含的鉴别信息,增强子空间跨领域特征表达的鉴别力和鲁棒性,提高模型的分类性能.在领域自适应问题常用的基准图像数据集上进行实验,其结果表明,该算法有较好的分类效果.     

基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别

针对行人重识别中可用行人图像不足导致的小样本问题,以双相似网络为基础,提出一种基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别方法.首先,将多尺度混合注意力机制引入特征嵌入模块,即在不同尺度层内的特征提取中引入空间注意力,在不同尺度层间的特征融合中引入通道注意力,实现更具判别力的小样本行人特征提取;然后,在度量模块,提出欧氏距离与余弦距离融合的双重度量方法,实现行人特征的空间绝对距离和方向差异的综合度量,提升行人相似性度量的可靠性;接着,采用双重度量方式和关系度量方式,分别获得行人特征的相似度得分;最后,通过加权融合获得联合度量得分,构建联合损失实现网络的整体优化和训练.在Market-mini、Duke-mini和MSMT17-mini三个小型数据集上的实验表明,所提出方法在5-way 1-shot和5-way 5-shot两种模式下的平均识别准确率分别达到90.40%和95.69%、86.77%和94.96%、71.08%和82.63%,与其他小样本学习算法相比,识别性能有较大提升.     

融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法

已有的多标签懒惰学习算法（IMLLA）在利用近邻标签时因仅考虑了近邻标签相关性信息，而忽略相似度的影响，这可能会使算法的鲁棒性有所降低。针对这个问题，引入萤火虫方法，将相似度信息与标签信息相结合，提出一种融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法（FF-MLLA）。首先，利用Minkowski距离来度量样本间相似度，从而找到近邻点；然后，结合标签近邻点和萤火虫方法对标签计数向量进行改进；最后，使用奇异值分解（SVD）与核极限学习机（ELM）进行线性分类。该算法同时考虑了标签信息与相似度信息从而提高了鲁棒性。实验结果表明，所提算法较其他的多标签学习算法有一定优势，并使用统计假设检验与稳定性分析进一步说明所提出算法的合理性与有效性。     

低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法

针对监控视频下低分辨率人脸识别中存在的特征表示能力不强及判别开集人脸图像身份不够准确的问题,文中提出低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法.采用视觉几何组(VGG)提取人脸图像特征,依据特征的相似度获得高、低分辨率图像的映射关系.对已标记样本和未标记样本进行迭代标签传播,在每次迭代过程中,通过统计每个类别的置信度直方图,估计识别精确率逼近100%的自适应置信度阈值.根据阈值将确认的未标记样本更新至已标记样本集,提高算法召回率.在公共数据集上的实验表明,文中算法在精确率逼近100%的基础上,召回率取得较高值.     

语义自编码结合关系网络的零样本图像识别算法

为了解决零样本图像识别中传统模型容易出现投影域移位问题以及提高距离相似度度量的鲁棒性,提出关系网络改进语义自编码器的零样本识别算法.基于语义自编码器构建图像视觉特征和语义向量之间的特征映射,并将重构向量与对应向量真值进行级联后送入神经网络,最终利用输出的标量给出预测类别.实验表明,相比传统距离度量方法,文中算法在AWA、CUB和ImageNet-2数据集上的识别率均有所提高,在某些数据集上语义-视觉的投影效果优于反向投影.     

一种双优选的半监督回归算法

针对一些工业过程中存在的有标签样本少，而传统的半监督学习无法保证对无标签样本准确预测的问题，提出一种双优选的半监督回归算法。首先，确定有标签样本密集区中心，并计算无标签样本与该中心的相似度，实现对无标签样本的优选，同时根据有标签样本间相似度优选有标签样本；然后，利用高斯过程回归方法对选出的有标签样本建立辅学习器，以对优选出的无标签样本预测标签；最后，利用这些伪标签样本提升主学习器的预测效果。通过数值例子以及实际脱丁烷塔过程数据进行建模仿真，证明了所提方法在有标签样本较少的情况下有良好的预测性能。     

基于Swin Transformer的嵌入式零样本学习算法

零样本学习旨在解决样本缺失情况下的分类问题.以往嵌入式零样本学习算法通常只利用可见类构建嵌入空间,在测试时不可避免会出现过拟合可见类的问题.基于此本文提出了一种基于类别语义相似度的多标签分类损失,该损失可在构建嵌入空间的过程中引导模型同时考虑与当前可见类语义上相似的未见类,进而将语义空间的相似性迁移到最终执行分类的嵌入空间.同时现有零样本学习算法大部分直接使用图像深度特征作为输入,特征提取过程没有考虑语义信息,基于此本文采用Swin Transformer作为骨干网络,输入原始图片利用自注意力机制得到基于语义信息的视觉特征.本文在3个零样本学习基准数据集上进行了大量实验,与目前最先进的算法相比取得了最佳的调和平均精度.     

深度联合语义跨模态哈希算法

哈希检索具有存储消耗低、查询速度快等优点,被广泛应用于跨模态检索研究,其中基于深度学习的跨模态哈希方法是热点研究问题.大多数深度哈希方法通常在多模态数据的特征关联性学习过程中忽略了数据内容的潜在相关性和语义判别性,从而导致哈希码的关联性不强,容易造成原始数据特征和神经网络特征的不兼容问题.针对以上问题,本文提出一种图像-文本深度联合语义哈希算法(Deep Joint-Semantic Hashing, DJSH).该方法使用两个神经网络分别提取图像和文本的细粒度特征,并为每个模态网络设计了哈希层和标签层,分别用于特征学习和标签预测.一方面,通过特征学习模块进行跨模态数据的深度特征学习,提出能够增强数据内容相似度和平衡数据分布的联合语义特征损失,同时基于拉普拉斯约束的图近邻结构能够保留原始数据的相似度排序;另一方面,通过引入标签预测和标签对齐技术,将有判别力的标签信息融入到图像与文本的跨模态网络学习中,确保哈希码的每一位具有不同类别的判别信息.在MIRFLICKR25K、NUS-WIDE和IAPR-TC12三个基准数据集上的实验结果表明,该模型较近年来先进的跨模态检索模型,具有更好的检索...     

迁移度量学习行人再识别算法

行人再识别技术是计算机视觉领域中一个具有挑战性的任务。该任务针对个体的外观变化模式展开研究,特征变化剧烈,存在小样本问题,而通过提出的一种基于迁移学习的度量学习模型,可约束不同数据集样本分布的差异,实现度量模型在不同数据集上的迁移。该算法不仅增强了度量模型训练样本的多样性,提高了分辨能力,同时提升了样本的适应性。最后,通过在iLIDS数据集进行度量模型的预训练,并在VIPeR和CUHK01两个数据集上进行的迁移学习,验证了算法的有效性和准确性。