图像检索中基于记忆与半监督的主动相关反馈算法

为快速提高相关反馈算法的效率,提出一种记忆与半监督相结合的主动相关反馈算法.在检索初期,利用记忆信息获得较多的正训练样本,利用用户已标记样本与数据库内未标记样本有效地解决训练样本不平衡问题,获得准确的初始SVM分类器;在检索后期,利用主动学习算法寻找数据库内对优化学习过程中最有用的样本请求用户标记,减少用户标记的样本量,加快收敛速度.对5000幅Corel图像数据库的实验表明,与传统相关反馈算法相比,新算法能够显著提高学习器的效率和性能,并快速收敛于用户的查询概念.     

基于用户兴趣度的垃圾邮件在线识别新方法

多数在线垃圾邮件识别方法未有效区分用户针对不同邮件内容的感兴趣程度,导致垃圾邮件识别精度不高.文中提出了一种基于支持向量机的垃圾邮件在线识别新方法.即结合传统增量学习及主动学习理论,先通过随机选择代表样本寻找分类最不确定的样本进行人工标注;接着引入用户兴趣度的概念,提出了新的样本标注模型和算法性能评价标准;最后结合"轮盘赌"方法将标注后样本加入训练样本集.多种对比实验表明,文中方法针对垃圾邮件识别精度高,样本训练及待标注样本选择速度快,具有较高的在线应用价值.     

基于改进加权压缩近邻与最近边界规则SVM训练样本约减选择算法

大规模的训练集中通常含有许多相似样本和大量对分类器模型构造"无用"的冗余信息,利用全部样本进行训练不但会增加训练时间,还可能因为出现"过拟合"现象而导致泛化能力下降。针对这一问题,本文从最具代表性样本与最近边界样本两个角度综合考虑,提出一种基于改进加权压缩近邻与最近边界规则SVM训练样本约减选择算法。该算法考虑到有价值训练样本对SVM分类器性能的重要影响,引进减法聚类利用改进的加权压缩近邻方法选择最具代表性的样本进行训练,在此基础上利用最近边界规则在随机小样本池中选择边界样本提高分类精度。在UCI和KDDCup1999数据集上的实验结果表明,本文的算法能够有效地去除大训练集中的冗余信息,以较少的样本获得更好的分类性能。     

一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型

针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.     

基于半监督学习的SVM-KNN

提出一种新的基于半监督的SVM-KNN分类方法,当可用的训练样本较少时,使用SVM进行分类,不能得到准确的分类边界,本文采用半监督学习策略从大量未标记样本中提取边界向量来改善SVM.KNN分类器的引进不仅扩充了SVM的训练样本数目,而且优化了迭代过程中训练样本的标记质量,可不断修复SVM的分类边界.实验结果表明,所提出的方法能提高SVM算法的分类精度,通过调整参数能够获得更好的分类效果,同时也减小了标记大量未标记样本的代价.     

基于Stacking框架的学习机制研究

分析stacking框架的基本原理，T^1空间的数据表示和stacking的缺陷，认为基于stacking框架的学习能够有效地提高学习效果，但是在分类器个数增大时可能会导致元层训练数据规模增加。提出对底层分类器输出的后验概率用加权平均的方法构造元训练样本，减少二次建模的时间开销．该方法能够弥补由于对平均后验概率进行简单平均而丧失的模型输出特征，纠正分类偏差。     

基于委员会投票选择方法的主动学习的研究

讨论了利用QBC(委员会投票选择)的主动学习方法来学习贝叶斯网络分类器,通过对基于投票熵和基于KL-divergence的QBC算法的研究,指出了两者存在的缺陷;同时提出了基于投票熵与类条件后验最大熵相结合的QBC算法。实验证明,该算法提高了分类器的精度,并使用了较少的训练样本,这有效解决了大数据量训练样本获得困难的情况下分类器建模问题。     

基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法

为了更好的解决基于内容的图像检索问题,提出了2种基于语义的图像检索方法.第1种是基于支持向量机(SVM)语义分类的图像检索方法.该方法首先提取训练图像库的底层特征信息,然后利用SVM对所提取的特征进行训练,构造多分类器.在此基础上,利用分类器对测试图像自动分类,得到图像属于各个类别的概率,实现图像检索.第2种是利用图像自动标注方法进行检索.在基于语义的图像自动标注中,先对训练集进行人工标注,对测试图像利用SVM分类器进行分类,并找到与该图像最相似的N张构成图像集,对该图像集的标注进行统计,找到关键词,从而提供概念化的图像标注以用于检索.通过在标准图像检索库和自建图像库上的实验结果表明,以上2种基于语义的图像检索方法是高效的.     

基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架

针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率.该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的各种特征向量,训练SVM分类器进行分类,并用改进后的MGR融合算法对SVM分类器输出的序号矩阵进行融合分析.实验结果表明该融合框架融合多种特征提高了分类识别的效率,采用了改进的融合算法降低了计算复杂度,提高了系统的整体性能.     

基于主动学习的新闻读者情绪分类方法

读者情绪分类具体是指针对某个文本推测读者可能产生的情绪。针对该新问题,目前遇到的主要挑战是标注语料库的匮乏问题。文章提出了一种基于主动学习的读者情绪分类方法,即在已有少量标注样本的基础上,利用主动学习方法挑选优质样本,使得使用尽量少的标注代价获得较好的分类性能。考虑到新闻读者情绪分类可以同时使用新闻文本和评论文本的特殊性,提出了分类器融合分类方法,并在主动学习方面提出了结合不确定性与新闻评论信息量的挑选策略。实验表明,分类器融合方法能够获得比仅用新闻文本更好的分类性能。此外,文章提出的主动学习方法能够有效减小标注规模,在同等标注规模下,获得比随机更佳的分类性能。