基于连续预测的半监督学习图像语义标注

为了在图像底层特征与高层语义之间建立关系,提高图像自动标注的精确度,结合基于图学习的方法和基于分类的标注算法,提出了基于连续预测的半监督学习图像语义标注的方法,并对该方法的复杂度进行分析。该方法利用标签数据提供的信息和标签事例与无标签事例之间的关系,根据邻接点(事例)属于同一个类的事实,构建K邻近图。用一个基于图的分类器,通过核函数有效地计算邻接信息。在建立图的基础上,把经过划分后的样本节点集通过基于连续预测的多标签半监督学习方法进行标签传递。实验表明,提出的算法在图像标注中的标注词的平均查准率、平均查全率方面有显著的提高。     

基于可判别超平面树的生成模型图像标注方法

图像语义的自动标注是一个具有挑战性的研究课题,目前常见的机器学习方法,如统计生成模型(generative model)与判别模型(discriminative model)都被用于该问题的研究中.然而由于语义鸿沟的存在、图像训练数据的不平衡性以及图像标注的多标签特性等问题,使得上述方法的性能都有待进一步提高.提出一种基于可判别超平面树的生成模型图像标注方法.该方法根据待标注目标图像的高生成概率邻域,建立局部超平面分类树,进而利用同层类间可判别信息,按自顶向下的层次分类得到待标注图像的语义相关图像集合.由此得到的相关类信息与新的生成模型框架相结合对待标注图像与语义关键词的联合概率进行估计,实现对目标图像的标注.其特点在于生成模型与判别模型方法得到了有效结合,可判别超平面树对隐含语义聚类的判别分析是对待标注图像的生成"邻域"的逐步求精过程,有效地提高了生成模型标注准确度;而对于判别分析难以解决的多标签分类、训练数据不平衡等问题,此方法通过联合概率估计自然地实现目标图像的多标签分配.在常用的包含5 000幅图像的ECCV2002数据集进行了实验,结果表明,与目前已知的具有较好标注效果的基于生成模型的MBRM模型(采用图像分割方法)以及基于辨别分析的ASVM-MIL相比,此方法的F1因子分别提高了14%和13%.     

主动学习的多标签图像在线分类

目的在多标签有监督学习框架中,构建具有较强泛化性能的分类器需要大量已标注训练样本,而实际应用中已标注样本少且获取代价十分昂贵。针对多标签图像分类中已标注样本数量不足和分类器再学习效率低的问题,提出一种结合主动学习的多标签图像在线分类算法。方法基于min-max理论,采用查询最具代表性和最具信息量的样本挑选策略主动地选择待标注样本,且基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件在线地更新多标签图像分类器。结果在4个公开的数据集上,采用4种多标签分类评价指标对本文算法进行评估。实验结果表明,本文采用的样本挑选方法比随机挑选样本方法和基于间隔的采样方法均占据明显优势;当分类器达到相同或相近的分类准确度时,利用本文的样本挑选策略选择的待标注样本数目要明显少于采用随机挑选样本方法和基于间隔的采样方法所需查询的样本数。结论本文算法一方面可以减少获取已标注样本所需的人工标注代价;另一方面也避免了传统的分类器重新训练时利用所有数据所产生的学习效率低下的问题,达到了当新数据到来时可实时更新分类器的目的。     

超像素词包模型与SVM分类的图像标注

为了改善基于词包模型与支持向量机(SVM)分类一幅图对应一个标签的单标签分类问题,提出了一种基于超像素词包模型与SVM分类的图像标注算法.将超像素分割结果作为词包模型的基本单元,用词包模型生成的视觉词汇表示超像素区域特征,保留了图像中的同质区域,很好地利用了图像的区域特征.仿真结果表明,该方法能有效改善基于词包模型与SVM分类的单标签分类问题,且分类的准确性有所提高.     

基于视觉注意力和FCA的古建筑图像语义完备

准确完备的古建筑图像语义不仅可提高古建筑图像检索效率,且能有效反映古建筑的历史文化信息。针对不同古建筑图像轮廓特征明显不同且建筑语义互相关联,为有效丰富古建筑图像语义,提出一种基于视觉注意力机制和形式概念分析(Formal Concept Analysis, FCA)的古建筑图像语义完备方法。首先使用注意力算子网络和VGG16网络模型生成待标注古建筑图像注意力图,并通过softmax分类器进行分类,获取图像初始标签集;其次构造基于待标注图像初始标签及其近邻标签的概念格;然后,利用概念格上下文分析语义的特点,通过概念节点之间的相似度度量,获取待标注图像潜在的语义标签。最后,在古建筑图像数据集上进行实验,结果验证了该方法能够有效地提高古建筑图像标注精度,丰富古建筑图像语义。     

基于协作式标注图像数据的垃圾标签检测方法

由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低,而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身,忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上,提出一种基于协作式标注图像视觉内容的垃圾标签检测方法。该方法分析同一标签下图像视觉内容,设计不同的核函数用于颜色和SIFT(Scale invariant feature transform)特征子集,同时将2种低维特征映射到高维多模特征空间形成混合核函数,对同一标签下的图像进行基于混合核的最大最小距离聚类,少数群体的标签说明与图像内容关联性小则为用户标注错误的标签,从而检测垃圾标签。实验结果表明,该方法能够提高协作式图像垃圾标签检测的正确性。     

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。     

使用基于SVM的否定概率和法的图像标注

在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.对此提出了一种为图像提供语义标签的标注方法.先建立小规模图像库为训练集,库中每个图像标有单一的语义标签,再利用其底层特征,以SVM为子分类器,“否定概率和”法为合成方法构建基于成对耦合方式（PWC）的多类分类器,并对未标注的图像进行分类,结果以N维标注向量表示,实验表明,与一对多方式（OPC）的多类分类器及使用概率和法的PWC相比,“否定概率和”法性能更好.     

跨模态多标签生物医学图像分类建模识别

目的 生物医学文献中的图像经常是包含多种模式的复合图像,自动标注其类别,将有助于提高图像检索的性能,辅助医学研究或教学。方法 融合图像内容和说明文本两种模态的信息,分别搭建基于深度卷积神经网络的多标签分类模型。视觉分类模型借用自然图像和单标签的生物医学简单图像,实现异质迁移学习和同质迁移学习,捕获通用领域的一般特征和生物医学领域的专有特征,而文本分类模型利用生物医学简单图像的说明文本,实现同质迁移学习。然后,采用分段式融合策略,结合两种模态模型输出的结果,识别多标签医学图像的相关模式。结果 本文提出的跨模态多标签分类算法,在ImageCLEF2016生物医学图像多标签分类任务数据集上展开实验。基于图像内容的混合迁移学习方法,比仅采用异质迁移学习的方法,具有更低的汉明损失和更高的宏平均F1值。文本分类模型引入同质迁移学习后,能够明显提高标签的分类性能。最后,融合两种模态的多标签分类模型,获得与评测任务最佳成绩相近的汉明损失,而宏平均F1值从0.320上升到0.488,提高了约52.5%。结论 实验结果表明,跨模态生物医学图像多标签分类算法,融合图像内容和说明文本,引入同质和异质数据进行迁移学习,缓解生物医学图像领域标注数据规模小且标签分布不均衡的问题,能够更有效地识别复合医学图像中的模式信息,进而提高图像检索性能。     

基于数据均衡的增进式深度自动图像标注

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,本文提出了基于栈式自动编码器（SAE）的自动图像标注算法,提升了标注效率和标注效果.全文主要针对图像标注数据不平衡问题,提出两种解决思路：对于标注模型,我们提出一种增强训练中低频标签的平衡栈式自动编码器（B-SAE）,较好地改善了中低频标签的标注效果.并在此模型基础上提出一种分组强化训练B-SAE子模型的鲁棒平衡栈式自动编码器算法（RB-SAE）,提升了标注的稳定性,从而保证模型本身具有较强地处理不平衡数据的能力;对于标注过程,我们以未知图像作为出发点,首先构造未知图像的局部均衡数据集,并判定该图像的高低频属性来决定不同的标注过程,局部语义传播算法（SP）标注中低频图像,RB-SAE算法标注高频图像,形成属性判别的标注框架（ADA）,保证了标注过程具有较强地应对不平衡数据的能力,从而提升整体图像标注效果.通过在三个公共数据集上进行实验验证,结果表明,本文方法在许多指标上相比以往方法均有较大提高.     

一种基于改进的支持向量机多分类器图像标注方法

针对多标签图像标注问题,提出一种改进的支持向量机多分类器图像标注方法。首先引入直方图交叉距离作为核函数,然后把传统支持向量机的输出值变换为样本到超平面的距离。基于这两点改进,采用一种特征选择方法,从众多的图像特征中,选择那些相互之间冗余度较小的视觉特征,分别建立分类器,最终形成以距离大小为判别依据的支持向量机多分类器模型。此外,在建立分类器时,考虑到训练图像中不同标签类样本分布的不均匀,引入了一个关于图像类标签的概率分布值做为分类器的权重系数。实验采用ImageCLEF提供的图像标注数据集,在其上的实验验证了所采用的特征选择算法和多分类模型的有效性,其标注精度要优于其他传统分类模型,并且,实验结果与最新的方法相比也具有一定的竞争力。     

基于自监督聚类算法的小样本医学图像分类

基于深度学习的医学图像分析是智慧医疗的一个重要方向。但是通常情况下,医学图像数据集数据量很小,而且由于医学图像的标注困难,耗费大量人力物力,所以带标签的训练数据很难获取。如何使用极少的带标签数据和无标签的数据得到一个较好的网络模型是本文的主要研究内容。该文提出基于深度聚类的自监督网络模型作为特征提取器,并且使用标签传播算法对特征进行分类,解决了只有极少量标签(例如1张,5张或者10张)即小样本情况下的医学图像分类问题,在BreakHis数据集上取得了比传统机器学习算法更好的效果,并且接近于全监督学习方法。     

基于分类融合和关联规则挖掘的图像语义标注

图像语义自动标注问题是现阶段一个具有挑战性的难题。在跨媒体相关模型基础上,提出了融合图像类别信息的图像语义标注新方法,并利用关联规则挖掘算法改善标注结果。首先对图像进行低层特征提取,用“视觉词袋”描述图像;然后对图像特征分别进行K-means聚类和基于支持向量机的多类别分类,得到图像相似性关系和类别信息;计算语义标签和图像之间的概率关系,并将图像类别信息作为权重融合到标签的统计概率中,得到候选标注词集;最后以候选标注词概率为依据,利用改善的关联规则挖掘算法挖掘文本关联度,并对候选标注词集进行等频离散化处理,从而得到最终标注结果。在图像集Corel上进行的标注实验取得了较为理想的标注结果。     

基于深度示例差异化的零样本多标签图像分类

零样本多标签图像分类是对含多个标签且测试类别标签在训练过程中没有相应训练样本的图像进行分类标注。已有的研究表明,多标签图像类别间存在相互关联,合理利用标签间相互关系是多标签图像分类技术的关键,如何实现已见类到未见类的模型迁移,并利用标签间相关性实现未见类的分类是零样本多标签分类需要解决的关键问题。针对这一挑战性的学习任务,提出一种深度示例差异化分类算法。首先利用深度嵌入网络实现图像视觉特征空间至标签语义特征空间的跨模态映射,然后在语义空间利用示例差异化算法实现多标签分类。通过在主流数据集Natural Scene和IAPRTC-12上与已有算法进行对比实验,验证了所提方法的先进性和有效性,同时验证了嵌入网络的先进性。     

主动学习与半监督技术相结合的海冰图像分类

针对海冰遥感图像分类问题中标签样本获取困难、标注成本较高导致海冰分类精度难以提高的问题,提出了一种主动学习与半监督学习相结合的方式用于海冰分类。首先,利用基于不确定性准则和多样性准则进行主动学习方法,选择一批最具信息量的标签样本建立标签样本集;其次,充分利用大量的未标签样本信息,并融合主动学习采样的思想选出部分具有代表性且分布在支持向量周边的半标签样本,建立半监督分类模型;最后,将主动学习方法和直推式支持向量机相结合构建分类模型实现海冰图像分类。实验结果表明,相对于其他方法,该方法在只有少量标签样本的情况下,可以获得更高的分类精度,该方式可有效解决遥感海冰分类问题。     

弱标签环境下基于语义邻域学习的图像标注

图像语义自动标注是实现图像语义检索与管理的关键,是具有挑战性的研究课题.传统的图像标注方法需要具有完整、准确标签的数据集才能取得较好的标注性能.然而,在现实应用中获得数据的标签往往是不准确、不完整的,并且标签分布不均衡.对于Web图像和社会化图像尤其如此.为了更好地利用这些弱标签样本,提出了一种基于语义邻域学习的图像自动标注方法(semantic neighborhood learning from weakly labeled image,SNLWL).首先在邻域标签损失误差最小化意义下,填充训练集样本标签.通过递进式的邻域选择过程,保证建立的语义一致邻域内样本具有全局相似性、部分相关性和语义一致性,并且语义标签分布平衡.在邻域标签重构误差最小化意义下进行标签预测,降低噪声标签对性能的影响.多个数据集上的实验结果表明,与已知的具有较好标注效果的方法相比,此方法更适用于处理弱标签数据集,标准评测集上的测试也表明了此方法的有效性.     

大规模图像语义相关性自动标注

针对大规模图像集合的自动标注问题,提出一种图像语义相关性自动标注方法.首先提取图像的视觉特征,将每个样本表示为局部邻域样本点的稀疏线性组合;然后采用一种基于最大后验概率准则的多标签学习方法得到每幅图像的单特征标签相关度;最终对单个特征和特定标签的相关度阈值进行无偏估计,并采用无监督组合方法融合多种视觉特征和标签的相关度.互联网数据集测试结果表明,该方法是有效的.     

基于集成学习的半监督情感分类方法研究

情感分类旨在对文本所表达的情感色彩类别进行分类的任务。该文研究基于半监督学习的情感分类方法,即在很少规模的标注样本的基础上,借助非标注样本提高情感分类性能。为了提高半监督学习能力,该文提出了一种基于一致性标签的集成方法,用于融合两种主流的半监督情感分类方法:基于随机特征子空间的协同训练方法和标签传播方法。首先,使用这两种半监督学习方法训练出的分类器对未标注样本进行标注;其次,选取出标注一致的未标注样本;最后,使用这些挑选出的样本更新训练模型。实验结果表明,该方法能够有效降低对未标注样本的误标注率,从而获得比任一种半监督学习方法更好的分类效果。     

多模型融合的多标签图像自动标注

为了实现更为准确的复杂语义内容图像理解,提出一种融合多模型的多标签图像自动标注方法.该方法采用3个不同的模型分别对图像语义内容进行分析:在前景语义概念检测中,提出一种基于多特征的视觉显著性分析方法,并利用多Nystrm近似核对前景对象的语义进行判别分析;对于背景概念检测,提出一种区域语义分析的方法;通过构造基于潜语义分析的语义相关矩阵来消除标注错误的标签.根据前景和背景的语义和视觉特征,分别采用不同的模型提取前景和背景标注词,而语义相关分析能够有效地提高标注的准确性.实验结果表明,该多模型融合标注方法在图像的深层语义分析以及多标签标注方面具有较好的效果;与同类算法相比,能够有效地减少错误标注的标签数目,得到更加准确的标注结果.     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题,传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题,提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类,进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型,实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中,该方法获得了较好的标注准确率和效率。