基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽圖像分類(lèi)方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，各種圖像數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)。如何對(duì)海量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題，而圖像分類(lèi)，是有效管理圖像數(shù)據(jù)的主要方式之一。早期的圖像分類(lèi)方法主要對(duì)圖像進(jìn)行二分類(lèi)或多類(lèi)分類(lèi)，每次只需為圖像選擇一個(gè)類(lèi)別標(biāo)簽，這就是最常見(jiàn)的單標(biāo)簽分類(lèi)方法。這些單標(biāo)簽學(xué)習(xí)方法簡(jiǎn)單易行，在實(shí)際應(yīng)用中已獲得了巨大的成功。然而，在真實(shí)世界中，一幅圖像往往不只包含單一的語(yǔ)義，因此，多標(biāo)簽學(xué)習(xí)方法在實(shí)際應(yīng)用中更具有現(xiàn)實(shí)意義。

2、>　　為了有效降低獲取圖像樣本的標(biāo)注代價(jià)，本文針對(duì)多標(biāo)簽圖像分類(lèi)問(wèn)題中訓(xùn)練集的選擇策略進(jìn)行研究，提出了基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽圖像分類(lèi)方法的研究方案，論文的主要研究工作如下：
　　(1)研究面向多標(biāo)簽圖像分類(lèi)的主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略。分析研究現(xiàn)有的兩類(lèi)方法：基于樣本查詢(xún)和基于樣本標(biāo)簽對(duì)查詢(xún)的方法，并分析各自典型算法的研究思路以及優(yōu)勢(shì)和不足，為后續(xù)的研究工作提供理論基礎(chǔ)。
　　(2)針對(duì)基于樣本查詢(xún)的方法存在標(biāo)簽信息冗余的問(wèn)題，在不確定

3、性采樣策略的基礎(chǔ)上，提出了最優(yōu)標(biāo)簽子集選擇的方法。改善多標(biāo)簽分類(lèi)性能的同時(shí)大大降低了標(biāo)注代價(jià)，提升了分類(lèi)方法的效率。
　　(3)討論多標(biāo)簽學(xué)習(xí)中標(biāo)簽關(guān)系挖掘與利用問(wèn)題，提出了一種基于層次標(biāo)簽樹(shù)的標(biāo)簽關(guān)系挖掘方法。采樣過(guò)程中充分利用已有數(shù)據(jù)的信息，并結(jié)合挖掘發(fā)現(xiàn)的標(biāo)簽內(nèi)在關(guān)系，進(jìn)一步提升分類(lèi)器的性能。
　　本文對(duì)提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，選擇了四個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則在多個(gè)圖像數(shù)據(jù)集上與現(xiàn)有的方法進(jìn)行比較，并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了本文所