基于弱標記樣本的人臉語義標注.pdf

1、從監(jiān)控視頻或者新聞視頻中，我們可以得到很多信息，其中比較重要的就是人臉信息。如果我們能夠在已有一個先驗語義庫的前提下對視頻中的人臉自動語義標注，這對于我們快速地獲取目標人物的語義信息很有意義。
　　實際生活中面臨的情況是先驗語義庫初始樣本少，是小樣本的，如身份證照片庫等。而對機器學習方法而言需要足夠多的訓練樣本才能取得好的效果，因此在小樣本先驗語義庫前提下很難取得好的語義標注效果。而視頻是流式到達不斷更新的，因此其中需要標注的人臉

2、是不斷增多的，后續(xù)樣本是大數(shù)據(jù)的。在大數(shù)據(jù)背景下，如何通過擴充小樣本先驗語義庫以提高人臉語義標注的效果，是本文主要研究的問題。本文結(jié)合主動學習和測度學習方法，提出一種擴充小樣本先驗語義庫的主動學習策略，并將它與在線測度學習方法對比，能取得更好的效果。本文的主要研究工作如下：
　　(1)提出面向大數(shù)據(jù)的視頻人臉語義標注框架。基于測度學習方法訓練樣本數(shù)對性能影響的實驗分析，在小樣本情況下測度學習很難取得好的語義標注效果。本文結(jié)合主動學

3、習，提出一種能夠解決該問題的面向大數(shù)據(jù)的人臉語義標注框架。
　　(2)提出一種基于主動學習的小樣本先驗語義庫擴充策略。因為視頻是流式到達不斷更新的，因此從視頻中提取的弱標記人臉序列也是不斷增多的，在大數(shù)據(jù)背景下，如果僅僅利用弱標記人臉序列本身特點構(gòu)造的樣本訓練，將花費大量的時間并且對硬件的要求也會不斷提高。為了解決這個問題，本文在對測度學習距離測度歸一化之后，提出一種基于主動學習的小樣本先驗語義庫擴充策略。通過本文所提出的基于主動