基于多视角二维主动学习的多标签分类

• 作者: 张晓宇
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 主动学习(AL) 多视角学习 多标签分类 图像分类 多模态融合
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 1312-1317
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2011.12.015

摘要

针对多标签图像分类问题的特点,提出了一种多视角二维主动学习(MV-2DAL)算法,以通过多视角学习与主动学习的有机结合,深入挖掘样本、标签、视角三个维度上的相关性和冗余性.此算法以样本-标签对作为基本标注单位,在每个视角内,利用二维主动学习的方法计算样本、标签维度上的不确定度；在不同视角间,通过多视角融合的方法计算跨视角的不确定度；最终,将视角内不确定度与视角间不确定度进行融合得到总不确定度,并以此衡量样本-标签对的标注价值.将MV-2DAL算法应用到图像内容理解的一个重要领域——多标签图像分类中,显著提高了信息标注的针对性,不仅有效降低了信息冗余度,同时也大幅减少了数据标注量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓宇		25	141	6.0	11.0