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1、隨著存儲(chǔ)設(shè)備、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和壓縮技術(shù)的發(fā)展,視覺(jué)信息大量涌現(xiàn),如何有效地組織、表達(dá)、管理和檢索浩如煙海的視覺(jué)信息,已成為科研領(lǐng)域和工業(yè)界亟待研究解決的問(wèn)題。其中,視覺(jué)信息語(yǔ)義標(biāo)注受到愈來(lái)愈多的關(guān)注,成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。 早期的視覺(jué)信息標(biāo)注是人工完成的,然而人工標(biāo)注費(fèi)時(shí)費(fèi)力,無(wú)法完成大規(guī)模視覺(jué)信息的語(yǔ)義標(biāo)注,這促使人們尋找新的標(biāo)注技術(shù)。由于機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有成熟的理論基礎(chǔ),可為語(yǔ)義標(biāo)注提供理論支持及可能的解決方案,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)語(yǔ)
2、義標(biāo)注已逐漸成為解決視覺(jué)信息標(biāo)注問(wèn)題的主流途徑。本文主要針對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺(jué)信息標(biāo)注展開(kāi)研究,提出了一系列新穎的標(biāo)注算法,期望通過(guò)挖掘視覺(jué)信息標(biāo)注的特性來(lái)提高視覺(jué)信息標(biāo)注的準(zhǔn)確性,以促進(jìn)其實(shí)用化進(jìn)程。本論文的主要研究工作如下: 1.提出了面向語(yǔ)義概念特性挖掘的視覺(jué)信息標(biāo)注框架。在傳統(tǒng)的視頻標(biāo)注方法中引入語(yǔ)義概念特性挖掘,提出了結(jié)合概念間統(tǒng)計(jì)相關(guān)性以及語(yǔ)義相關(guān)性的視覺(jué)信息標(biāo)注改善算法。傳統(tǒng)的視覺(jué)信息標(biāo)注方法將某語(yǔ)義概念的標(biāo)注問(wèn)題
3、當(dāng)作兩類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題來(lái)解決,將語(yǔ)義概念簡(jiǎn)單地視為類(lèi)別標(biāo)號(hào),忽略了語(yǔ)義概念的自身特性,如概念間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性、語(yǔ)義相關(guān)性等,從而難以獲得令人滿(mǎn)意的效果。本文通過(guò)挖掘語(yǔ)義概念特性,并以此指導(dǎo)視覺(jué)信息標(biāo)注,有效地提高了標(biāo)注的準(zhǔn)確性。 2.提出了全新的基于半監(jiān)督多語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)的視覺(jué)信息標(biāo)注技術(shù)。將多語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)引入到半監(jiān)督學(xué)習(xí)中,提出了半監(jiān)督多語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)框架。基于此框架,提出了兩種新穎的半監(jiān)督多語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)算法,有機(jī)地結(jié)合了樣本間的相似性、
4、語(yǔ)義概念間的相關(guān)性、以及樣本與概念間的映射關(guān)系?;诎氡O(jiān)督多語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)的視覺(jué)信息標(biāo)注技術(shù)在克服了訓(xùn)練樣本缺乏問(wèn)題的同時(shí),充分挖掘了概念間的相關(guān)性,獲得了更為準(zhǔn)確的標(biāo)注模型。 3.首創(chuàng)性地研究了基于多示例多語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)的視覺(jué)信息標(biāo)注技術(shù)。多示例學(xué)習(xí)作為消除數(shù)據(jù)歧義性的有效途徑,已被越來(lái)越多地應(yīng)用于視覺(jué)信息標(biāo)注。但是,以往的多示例學(xué)習(xí)方法局限于解決單語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)問(wèn)題。而視覺(jué)信息標(biāo)注本質(zhì)上是一個(gè)多語(yǔ)義概念學(xué)習(xí)問(wèn)題,并且數(shù)據(jù)歧義的起因
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