-
题名标签松弛回归的跨模态哈希检索
被引量：2
- 1
-
-
作者
庄智钧
滕少华
张巍
滕璐瑶
-
机构
广东工业大学计算机学院
广州番禺职业技术学院信息工程学院
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第10期2096-2105,共10页
-
基金
广东省重点领域研发计划项目(2020B010166006)资助
国家自然科学基金项目(61972102)资助
+1 种基金
广东省教育厅项目(粤教高函〔2018〕179号,粤教高函〔2018〕1号)资助
广州市科技计划项目(201903010107,201802030011,201802010026,201802010042,201604046017)资助.
-
文摘
跨模态哈希检索方法因其检索效率高和有效已被广泛应用.大多数有监督哈希方法仅仅将标签信息转换为实例间的成对相似性却忽略了类别信息,这些方法不能使哈希码保留标签所反映的区分信息,从而影响了检索的准确性.为此,本文提出了一种新颖的有监督跨模态标签松弛回归哈希(LRRH)方法.该方法通过语义相似度矩阵保留了实例间的成对相似性,同时应用标签的类别信息生成哈希码;并通过将标签矩阵松弛为标签松弛变量矩阵,扩大不同类别之间的边距,以标签松弛回归使哈希码能更好地保留标签的类别信息,也为哈希码拟合标签提供更大的自由度与优化空间,这使学习到的哈希码具备更高的语义相似性和类别判别力;另外,在哈希码学习过程,引入正交与均衡约束以生成更高质量的哈希码.本文方法在LabelMe、MIRFlickr及NUS-WIDE这3个公开数据集上与近期跨模态哈希方法进行了实验比较,实验结果表明本文方法均取得最佳的MAP值,验证了本文方法的有效性.
-
关键词
跨模态检索
哈希学习
有监督哈希
标签松弛回归
-
Keywords
cross-modal retrieval
hashing learning
supervised hashing
label relaxation regression
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于二进制标签松弛模型的遮挡人脸识别
被引量：1
- 2
-
-
作者
韩肖
马祥
-
机构
长安大学信息工程学院
-
出处
《计算机技术与发展》
2022年第1期1-6,共6页
-
基金
国家自然科学基金(61771075)
中央高校基本科研业务费资助项目(300102249203)。
-
文摘
遮挡人脸识别是人脸识别系统面临的挑战之一。在自然场景下,人脸特征通常被口罩等物品遮挡,导致人脸特征不完整,从而无法正确提取人脸特征信息,严重影响最终的识别结果。针对有遮挡条件下人脸识别效果较差的问题,通过利用低秩技术和二进制标签松弛模型的优势,该文提出了一种新的基于二进制松弛标签的回归模型。该模型通过学习一个更松弛的标签矩阵来代替严格的0-1标签矩阵,从而扩大了样本之间的类间距离,同时对二进制松弛标签矩阵采用低秩约束,以提高样本的类内相似性。因此,该方法能够提取出更多具有判别性的特征,从而有利于遮挡条件下的人脸识别。此外,通过引入的正则化项,有效避免了该方法的过拟合问题。在Yale B、LFW和CMU PIE数据集上的实验结果表明,该方法不仅能在实验室环境下获得较高的识别率,在自然场景下仍然能取得较好的识别性能。
-
关键词
人脸识别
低秩技术
二进制松弛标签
特征提取
遮挡
-
Keywords
face recognition
low rank technology
binary relaxation label
feature extraction
occlusion
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于边缘预测的传统文化图案语义分割算法
被引量：2
- 3
-
-
作者
张宜春
徐鹏举
向翔
-
机构
中国艺术科技研究所
北京邮电大学人工智能学院
-
出处
《中国传媒大学学报（自然科学版）》
2022年第4期19-25,56,共8页
-
基金
揭榜挂帅重点研发课题(课题编号:2021YFF0901701)。
-
文摘
针对传统文化图案分割模型存在边缘贴合精度低的问题,本文从模型预测和数据标签两个角度对分割模型进行优化。首先,提出了一种基于边缘预测的迭代上采样策略,在生成预测图的阶段,将预先训练的点分类器与网络浅层特征进行融合,进一步对模糊边缘的像素点进行分类,从而得到具有更高边缘质量的预测图。其次,针对像素标注存在标签模糊或错误问题,提出了一种基于标签松弛的混合损失函数,并与交叉熵损失函数相结合,支撑分割模型的训练过程。最后,在传统文化图案数据集上,仿真验证了本文所提算法的有效性,同时也证明了算法具有较强容错机制,可较好地提升分割质量。
-
关键词
传统文化图案
语义分割
边缘预测
标签松弛
-
Keywords
traditional cultural pattern
semantic segmentation
boundary prediction
label relaxation
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
