监督式多模态图像表征学习

发布时间：2018-03-20 14:43

  本文选题：多模态词典学习　切入点：监督学习　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：通过结合多模态特征与类别标签信息,提出一种基于监督式多模态词典学习的图像表征方法.首先使用纹理、颜色、形状和结构4种模态的视觉特征,以学习包含"共享+特有"信息的稀疏特征来描述目标的视觉特性;然后通过拉普拉斯正则化项使学习到的稀疏特征能够反映类别标签中的语义信息,以增强所学习特征的辨识力.通过图像分类进行实验的结果表明,该方法优于单模态特征及其他基准多模态特征学习方法.
[Abstract]:An image representation method based on supervised multimodal dictionary learning is proposed by combining multi-modal features with category label information. Firstly, the visual features of texture, color, shape and structure are used. The visual properties of the target are described by learning sparse features that contain "shared unique" information; then the sparse features learned can reflect the semantic information in the category tags through Laplace regularization items. The experimental results of image classification show that the proposed method is superior to the single mode feature learning method and other benchmark multimodal feature learning methods.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61379106) 中央高校基本科研业务费专项资金(13CX06007A,14CX06010A,14CX06012A) 山东省自然科学基金(ZR2009GL014,ZR2013FM036,ZR2015FM011)
【分类号】：TP391.41

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