基于外观的复合属性学习的细粒度识别

发布时间：2017-09-21 05:11

  本文关键词：基于外观的复合属性学习的细粒度识别

  更多相关文章： 属性学习 复合属性 分散式表示 细粒度识别

【摘要】：由于语义可理解性及共享性,视觉属性作为刻画对象的中间特征表示在众多领域得到了广泛应用。视觉属性学习中,大量的人工成本用于属性定义和标注,因此难以避免地引入了主观偏见,属性表示的类别判别性难以保证,尤其面临对判别性要求较高的细粒度识别任务时更为明显。复合属性符合人类认知规律以及对象复杂多模分布的事实,从刻画对象的分布入手,以较低廉的代价建立兼具一定描述能力及较好判别能力的特征表示,以应对细粒度识别任务对判别特征和判别模型的较高要求。在细粒度识别代表性公开数据集CUB上验证了所提方法的有效性。在细粒度识别任务中,复合属性表现出比人工定义的属性以及类别判别属性更优的性能。
【作者单位】： 南京师范大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 属性学习 复合属性 分散式表示 细粒度识别
【基金】：江苏省自然科学基金(BK20161020)资助项目 江苏省高校自然科学研究(15KJB520023)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 引言视觉属性作为对象的一种中间特征表示,由于具有语义可解释性和可理解性、编码高效性以及应对复杂噪声变化的稳定描述能力,使得其在场景理解[1]、人脸验证[2]、对象识别[3,4]和动作识别[5]等众多领域中得到广泛应用。另外,视觉属性的跨类别刻画能力,如刻画颜色、形状和纹理

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本文编号：892555