一种新的基于语义聚类和图算法的自动图像标注方法

针对图像检索中的语义鸿沟问题,提出了一种新颖的自动图像标注方法。该方法首先采用了一种基于软约束的半监督图像聚类算法(SHMRF-Kmeans)对已标注图像的区域进行语义聚类,这种聚类方法可以同时考虑图像的视觉信息和语义信息。并利用图算法——Manifold排序学习算法充分发掘语义概念与区域聚类中心的关系,得到两者的联合概率关系表。然后利用此概率关系表标注未知标注的图像。该方法与以前的方法相比可以更加充分地结合图像的视觉特征和高层语义。通过在通用图像集上的实验结果表明,本文提出的自动图像标注方法是有效的。     

基于图的半监督关系抽取

提出利用基于图的半监督学习算法,即标注传递算法,指导计算机从非结构化的文本中自动识别出实体之间的关系.该方法首先利用图策略来建立关系抽取的模型.在这个图模型中,各个有标签和未标签的样本被表示成图上的各个节点,而样本间的距离则作为图上各边的权重.然后,关系抽取的任务就转化成在这个图上估计出一个满足全局一致性假设的标注函数通过对ACE(automatic content extraction)语料库的评测,结果显示,当只有少量的标签样本时,采用该标注传递的方法可以获得比基于SVM(support vector machine)的有监督关系抽取更好的性能,同时也明显优于基于Bootstrapping的半监督关系抽取的方法.     

基于随机点积图的图像标注改善算法

针对自动图像标注中底层特征和高层语义之间的鸿沟问题,提出一种基于随机点积图的图像标注改善算法。该算法首先采用图像底层特征对图像候选标注词建立语义关系图,然后利用随机点积图对其进行随机重构,从而挖掘出训练图像集中丢失的语义关系,最后采用重启式随机游走算法,实现图像标注改善。该算法结合了图像的底层特征与高层语义,有效降低了图像集规模变小对标注的影响。在3种通用图像库上的实验证明了该算法能够有效改善图像标注,宏F值与微平均F值最高分别达到0.784与0.743。     

基于深度学习的图像自动标注算法

图像的自动标注是图像检索领域一项基础而又富有挑战性的任务。深度学习算法自提出以来在图像和文本识别领域取得了巨大的成功,是一种解决"语义鸿沟"问题的有效方法。图像标注问题可以分解为基于图像与标签相关关系的基本图像标注和基于标注词汇共生关系的标注改善两个过程。文中将基本图像标注问题视为一个多标记学习问题,图像的标签先验知识作为深度神经网络的监督信息。在得到基本标注词汇的基础上,利用原始图像标签词汇的依赖关系与先验分布改善了图像的标注结果。最后将所提出的改进的深度学习模型应用于Corel和ESP图像数据集,验证了该模型框架及所提出的解决方案的有效性。     

基于Hessian半监督特征选择的网络图像标注

针对半监督特征选择算法进行了研究,采用有标签图像和无标签图像的半监督特征选择方法来提升网络图像标注的性能。基于二阶Hessian能提出一个新的半监督特征选择方法,该方法具有更好的局部拓扑结构保持特性和推断能力,从而能够克服基于图拉普拉斯半监督学习方法的缺点。将所提出的半监督特征选择算法应用到网络图像标注任务中,在两个大规模网络图像数据库上进行了实验,结果表明Hessian半监督特征选择方法优于拉普拉斯半监督特征选择方法,适合大规模网络图像标注。     

一种半监督三维模型语义自动标注方法

三维模型语义自动标注的目标是自动给出最适合描述模型的标注词集合,是基于文本的三维模型检索的重要环节。语义鸿沟的存在使得相似匹配技术得到的标注效果有待提高。为了在用户提供的有限模型数量和对应的标注词信息下,在自动标注过程中利用大量的未标注样本改善三维模型的标注性能,提出了一种半监督测度学习方法完成三维模型语义自动标注。该方法首先使用基于图的半监督学习方法扩展已标注模型集合,并给出扩展集合中语义标签表征模型的语义置信度,使用改进的相关成分分析方法学习马氏距离度量,依据学习到的距离和语义置信度形成多语义标注策略。在PSB（Princeton Shape Benchmark）数据集上的测试表明,该方法利用了大量未标注样本参与标注过程,取得了比较好的标注效果。     

基于社会性标注的本体学习方法

由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基于此模型推导出本体学习算法.首先利用集合论的方法确定标签之间的包容关系,并将其表示为标签包容关系图.在将此图转化为层次关系时,为解决包容关系的不一致性,提出一种基于随机游走的标签普遍性排序方法.最后提出一种自顶向下的凝聚式层次聚类算法来生成概念层次结构.在实际社会性标注系统中采集的数据集上进行的实验表明,与目前的代表性方法相比,文中提出的方法在性能上有明显的提高.     

基于多标签判别字典学习的图像自动标注

针对图像自动标注中底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟问题,在传统字典学习的基础上,提出一种基于多标签判别字典学习的图像自动标注方法。首先,为每幅图像提取多种类型特征,将多种特征组合作为字典学习输入特征空间的输入信息;然后,设计一个标签一致性正则化项,将原始样本的标签信息融入到初始的输入特征数据中,结合标签一致性判别字典和标签一致性正则化项进行字典学习;最后,通过得到的字典和稀疏编码矩阵求解标签稀疏编向量,实现未知图像的语义标注。在Corel 5K数据集上测试其标注性能,所提标注方法平均查准率和平均查全率分别可达到35%和48%;与传统的稀疏编码方法（MSC）相比,分别提高了10个百分点和16个百分点;与距离约束稀疏/组稀疏编码方法（DCSC/DCGSC）相比,分别提高了3个百分点和14个百分点。实验结果表明,所提方法能够较好地预测未知图像的语义信息,与当前几种流行的图像标注方法进行比较,所提方法具有较好的标注性能。     

基于虚拟属性学习的文本-图像行人检索方法

文本-图像行人检索旨在从行人数据库中查找符合特定文本描述的行人图像.近年来受到学术界和工业界的广泛关注.该任务同时面临两个挑战:细粒度检索以及图像与文本之间的异构鸿沟.部分方法提出使用有监督属性学习提取属性相关特征,在细粒度上关联图像和文本.然而属性标签难以获取,导致这类方法在实践中表现不佳.如何在没有属性标注的情况下提取属性相关特征,建立细粒度的跨模态语义关联成为亟待解决的关键问题.为解决这个问题,融合预训练技术提出基于虚拟属性学习的文本-图像行人检索方法,通过无监督属性学习建立细粒度的跨模态语义关联.第一,基于行人属性的不变性和跨模态语义一致性提出语义引导的属性解耦方法,所提方法利用行人的身份标签作为监督信号引导模型解耦属性相关特征.第二,基于属性之间的关联构建语义图提出基于语义推理的特征学习模块,所提模块通过图模型在属性之间交换信息增强特征的跨模态识别能力.在公开的文本-图像行人检索数据集CUHK-PEDES和跨模态检索数据集Flickr30k上与现有方法进行实验对比,实验结果表明了所提方法的有效性.     

基于多层次注意力与图模型的图像多标签分类算法

图像多标签分类作为计算机视觉领域的重要研究方向,在图像识别、检测等场景下得到广泛应用。现有图像多标签分类方法无法有效利用标签相关性信息以及标签语义与图像特征的对应关系,导致分类能力较差。提出一种图像多标签分类的新算法,通过利用标签共现信息和标签先验知识构建图模型,使用多尺度注意力学习图像特征中目标,并利用标签引导注意力融合标签语义特征和图像特征信息,从而将标签相关性和标签语义信息融入到模型学习中。在此基础上,基于图注意力机制构建动态图模型,并对标签信息图模型进行动态更新学习,以充分融合图像信息和标签信息。在图像多标签分类任务上的实验结果表明,相比于现有最优算法MLGCN,该算法在VOC-2007数据集及COCO-2012数据集上的mAP值分别提高了0.6、1.2个百分点,性能有明显提升。     

基于改进半监督SVR算法的忙时话务量预测

为了提高运营商节假日忙时话务量的预测精度,通过分析各节假日忙时话务量数据的特点,提出基于改进半监督支持向量机预测算法。该方法采用基于图形拉普拉斯算子的半监督学习算法来变形训练支持向量回归机的核矩阵。针对图形拉普拉斯算子计算量较大的问题,采用Nystrom算法对其进行优化。仿真结果表明,提出的算法有较好的泛化能力和较高的预测精度。     

迭代拉普拉斯半监督学习本体算法

本体相似度计算和本体映射是知识表示和信息处理的核心研究内容。利用迭代拉普拉斯半监督学习方法将本体图中每个顶点映射成一个实数,通过比较顶点对应实数间的差值得到本体相似度计算算法和本体映射策略。通过两个实验表明,该方法对特定的应用领域是有效的。     

基于LDA和卷积神经网络的半监督图像标注方法

随着智能设备的不断出现,图像数量急速增加,但是很多图像因为没有被标注所以未被充分利用.为了能够使该问题得到较好解决,提出了基于LDA和卷积神经网络的半监督图像标注方法.首先把图像训练集中的所有文字信息放入LDA中,生成图像的文字标注词;然后使用卷积神经网络获得图像的高层视觉特征,同时用加入注意力机制和修改损失函数的方法...     

显著性引导的目标互补隐藏弱监督语义分割

目的 图像级弱监督语义分割方法利用类别标签训练分割网络,可显著降低标注成本。现有方法大多采用类激活图定位目标物体,然而传统类激活图只能挖掘出物体中最具辨识性的区域,直接将其作为伪标签训练的分割网络精度较差。本文提出一种显著性引导的弱监督语义分割算法,可在获取更完整类激活图的基础上提高分割模型的性能。方法 首先通过显著图对目标进行互补随机隐藏,以获得互补图像对,然后融合互补图像对的类激活图作为监督,提高网络获取完整类激活图的能力。其次引入双重注意力修正模块,利用全局信息修正类激活图并生成伪标签训练分割网络。最后使用标签迭代精调策略,结合分割网络的初始预测、类激活图以及显著图生成更精确的伪标签,迭代训练分割网络。结果 在PASCAL VOC 2012（pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes2012）数据集上进行类激活图生成实验与语义分割实验,所生成的类激活图更加完整,平均交并比有10.21%的提升。语义分割结果均优于对比方法,平均交并比提升6.9%。此外在COCO2014（common object in context2014）数据集上进行了多目标的语义分割实验,平均交并比提升0.5%。结论 该算法可获得更完整的类激活图,缓解了弱监督语义分割中监督信息不足的问题,提升了弱监督语义分割模型的精度。     

一种网页分类中基于图的半指导学习算法*

提出一种基于图的半指导学习算法用于网页分类.采用k近邻算法构建一个带权图,图中节点为已标志或未标志的网页,连接边的权重表示类的传播概率,将网页分类问题形式化为图中类的概率传播.为有效利用图中未标志节点辅助分类,结合网页的内容信息和链接信息计算网页间的链接权重,通过已标志节点,类别信息以一定概率从已标志节点推向未标志节点.实验表明,本文提出的算法能有效改进网页分类结果.     

Predicting labels for dyadic data

In dyadic prediction, the input consists of a pair of items (a dyad), and the goal is to predict the value of an observation related to the dyad. Special cases of dyadic prediction include collaborative filtering, where the goal is to predict ratings associated with (user, movie) pairs, and link prediction, where the goal is to predict the presence or absence of an edge between two nodes in a graph. In this paper, we study the problem of predicting labels associated with dyad members. Special cases of this problem include predicting characteristics of users in a collaborative filtering scenario, and predicting the label of a node in a graph, which is a task sometimes called within-network classification or relational learning. This paper shows how to extend a recent dyadic prediction method to predict labels for nodes and labels for edges simultaneously. The new method learns latent features within a log-linear model in a supervised way, to maximize predictive accuracy for both dyad observations and item labels. We compare the new approach to existing methods for within-network classification, both experimentally and analytically. The experiments show, surprisingly, that learning latent features in an unsupervised way is superior for some applications to learning them in a supervised way.     

面向乳腺超声图像分割的混合监督双通道反馈U-Net

目的 基于超声图像的乳腺病灶分割是实现乳腺癌计算机辅助诊断和定量分析的基本预处理步骤。由于乳腺超声图像病灶边缘通常较为模糊,而且缺乏大量已标注的分割图像,增加了基于深度学习的乳腺超声图像分割难度。本文提出一种混合监督双通道反馈U-Net（hybrid supervised dual-channel feedback U-Net,HSDF-U-Net）算法,提升乳腺超声图像分割的准确性。方法 HSDF-U-Net通过融合自监督学习和有监督分割实现混合监督学习,并且进一步通过设计双通道反馈U-Net网络提升图像分割准确性。为了改善标记数据有限的问题,首先在自监督学习框架基础上结合标注分割图像中的标签信息,设计一种边缘恢复的辅助任务,以实现对病灶边缘表征能力更强的预训练模型,然后迁移至下游图像分割任务。为了提升模型在辅助边缘恢复任务和下游分割任务的表现,将循环机制引入经典的U-Net网络,通过将反馈的输出结果重新送入另一个通道,构成双通道编码器,然后解码输出更精确的分割结果。结果 在两个公开的乳腺超声图像分割数据集上评估HSDF-U-Net算法性能。HSDF-U-Net对Dataset B数据集中的图像进行分割获得敏感度为0.848 0、Dice为0.826 1、平均对称表面距离为5.81的结果,在Dataset BUSI（breast ultrasound images）数据集上获得敏感度为0.803 9、Dice为0.803 1、平均对称表面距离为6.44的结果。与多种典型的U-Net分割算法相比,上述结果均有提升。结论 本文所提HSDF-U-Net算法提升了乳腺超声图像中的病灶分割的精度,具备潜在的应用价值。     

基于迁移学习与多标签平滑策略的图像自动标注

针对图像标注数据集标签分布不平衡问题,提出了基于标签平滑策略的多标签平滑单元（MLSU）。MLSU在网络模型训练过程中自动平滑数据集中的高频标签,使网络适当提升了低频标签的输出值,从而提升了低频标注词的标注性能。为解决图像标注数据集样本数量不足造成网络过拟合的问题,提出了基于迁移学习的卷积神经网络（CNN）模型。首先利用互联网上的大型公共图像数据集对深度网络进行预训练,然后利用目标数据集对网络参数进行微调,构建了一个多标签平滑卷积神经网络模型（CNN-MLSU）。分别在Corel5K和IAPR TC-12图像标注数据集上进行实验,在Corel5K数据集上,CNN-MLSU较卷积神经网络回归方法（CNN-R）的平均准确率与平均召回率分别提升了5个百分点和8个百分点;在IAPR TC-12数据集上,CNN-MLSU较两场K最邻近模型（2PKNN_ML）的平均召回率提升了6个百分点。实验结果表明,基于迁移学习的CNN-MLSU方法能有效地预防网络过拟合,同时提升了低频词的标注效果。