2017年05月16日
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面向图像语义分析的多示例集成学习算法研究——2015年陕西省教育厅项目

时间:2015-09-06 08:28:56  

项目名称:面向图像语义分析的多示例集成学习算法研究

项目编号:15JK1660

项目来源:陕西省教育厅

项目经费: 2

项目负责人:李大湘

项目参与人:高梓铭,朱婷鸽,张风,燕浩阳

开始时间: 20156

截止时间:201612

项目获批时间:20156

研究内容:在图像语义分析应用中,当训练样本标记准确、数量充足且算法参数设置恰当时,传统的机器学习方法均能在图像的底层特征与高层语义之间建立很好的联系。然而,对于现实中的普通用户来说,一则很难提供大量的标记样本用于训练分类器;二则给算法设置最优参数更具难度。所以,本课题拟在多示例学习(MIL)框架下,研究一种半监督选择性集成MIL算法,以解决上述问题。

首先,设计金字塔分块的多示例建模方法,将图像语义分析问题转化成MIL问题;第二、研究基于视觉空间投影主题分析相结合的元数据(metadata)”提取方法,将MIL问题转化成标准的有监督学习问题;第三、基于元数据和直推式支持向量机(TSVM),设计半监督MIL算法;最后,通过大范围地设置半监督MIL算法的参数,而分别训练得到许多基分类器,再结合选择性集成学习,拟提出一种新的半监督选择性集成MIL算法。在该算法中,一则可利用大量未标记图像来辅助训练分类器;二则可利用集成学习来增强分类器的自适应能力与泛化能力。

本项目的实施,可为求解MIL问题提供一套新的解决方案,为基于MIL的图像语义分析及应用打下理论与技术基础。


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