基于語(yǔ)義計(jì)算的小樣本圖像分類(lèi)研究.pdf

1、小樣本是訓(xùn)練樣本不足或者分布不均勻，造成了個(gè)別類(lèi)別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)很少的情況。小樣本問(wèn)題在圖像分類(lèi)中是常見(jiàn)問(wèn)題。采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)這些樣本不足的類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，分類(lèi)效果難以滿足要求。因此，在圖像分類(lèi)等實(shí)際應(yīng)用中，小樣本問(wèn)題是一個(gè)難題，需要采取不同于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)。本文在圖像分類(lèi)領(lǐng)域，假設(shè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)主要包括圖像及其標(biāo)注信息，針對(duì)圖像或標(biāo)注信息少的兩類(lèi)四種不同的小樣本問(wèn)題進(jìn)行了研究，分別提出了相應(yīng)的解決辦法。<

2、br>　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴在單數(shù)據(jù)庫(kù)中，圖像分類(lèi)領(lǐng)域的小樣本問(wèn)題體現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)中某些類(lèi)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少。特別是在自然場(chǎng)景的圖像中，其類(lèi)別較多，某些類(lèi)存在訓(xùn)練數(shù)據(jù)少的問(wèn)題。本文提出了基于潛在語(yǔ)義的單源小樣本圖像分類(lèi)模型。首先分析場(chǎng)景類(lèi)別、圖像、對(duì)象相互的三個(gè)語(yǔ)義關(guān)系，其中包括了對(duì)不同場(chǎng)景標(biāo)簽的語(yǔ)義關(guān)系，場(chǎng)景所包含對(duì)象的語(yǔ)義關(guān)系，以及對(duì)象與其中所包含視覺(jué)詞匯的語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行分析。然后通過(guò)計(jì)算出的相似性表示潛在語(yǔ)義關(guān)系，尋找其他類(lèi)別中與數(shù)據(jù)較

3、少類(lèi)別相似的場(chǎng)景，學(xué)習(xí)其中滿足遷移條件的樣本，實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)量的擴(kuò)充，彌補(bǔ)小樣本問(wèn)題造成的不足，提升模型分類(lèi)正確率。⑵零樣本問(wèn)題是指某些類(lèi)別沒(méi)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況，如在復(fù)雜場(chǎng)景、自然場(chǎng)景等圖像數(shù)據(jù)中，不可能收集到所有類(lèi)別的數(shù)據(jù)，但這些沒(méi)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的類(lèi)別也有分類(lèi)的需求。本文提出模糊屬性與模糊知識(shí)，分別用于刻畫(huà)圖像特征-屬性與圖像類(lèi)別-屬性的語(yǔ)義關(guān)系。模糊屬性與現(xiàn)有的二進(jìn)制屬性相比，有著更好的對(duì)對(duì)象的刻畫(huà)能力；模糊知識(shí)可通過(guò)多種途徑獲得的多源知識(shí)，

4、實(shí)現(xiàn)擴(kuò)充已有知識(shí)，并通過(guò)語(yǔ)義計(jì)算糾正部分錯(cuò)誤知識(shí)，達(dá)到提高數(shù)據(jù)知識(shí)質(zhì)量的目的；最后提出了模糊直接屬性預(yù)測(cè)和模糊間接屬性預(yù)測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法與現(xiàn)有算法相比，有效地提高了分類(lèi)正確率。⑶在單主機(jī)環(huán)境下，主機(jī)存儲(chǔ)著多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中某些數(shù)據(jù)庫(kù)或者某些類(lèi)別所包含的數(shù)據(jù)少，但是本地主機(jī)還有其他圖像數(shù)據(jù)庫(kù)可供利用。在圖像語(yǔ)義間關(guān)系的基礎(chǔ)上，本文對(duì)不同源數(shù)據(jù)中標(biāo)注詞，分析語(yǔ)義生成語(yǔ)義二叉樹(shù)，并通過(guò)計(jì)算語(yǔ)義關(guān)系，根據(jù)語(yǔ)義相似性的大小，篩選各數(shù)據(jù)源

5、的語(yǔ)義二叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)，生成新的語(yǔ)義二叉樹(shù)。新的語(yǔ)義二叉樹(shù)能更好地表示不同類(lèi)別的語(yǔ)義關(guān)系，輔助多任務(wù)學(xué)習(xí)將其他源數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型與本地的模型集成在一起，從而達(dá)到改善分類(lèi)效果的目的。⑷網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的小樣本問(wèn)題，即本地主機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少，但整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)是海量的情況。本地主機(jī)可通過(guò)語(yǔ)義相似關(guān)系，有條件地利用其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的語(yǔ)義相似數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)充訓(xùn)練樣本。首先在網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都利用自身數(shù)據(jù)建立類(lèi)別弱分類(lèi)器，然后通過(guò)分析各個(gè)節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)與本地?cái)?shù)據(jù)的語(yǔ)義關(guān)系