基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述

• 作者: 俞俊 张宏源 张海超 谭敏
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 用户点击 图像识别 度量学习 深度学习 语义鸿沟
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 567-574
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 6610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2017.06.001

摘要

近年来,细粒度图像识别逐渐成为计算机视觉领域的研究热点.由于不同类别图像间的视觉差异小、语义鸿沟问题严重,传统的基于视觉特征的细粒度图像识别性能往往不尽人意.针对这些挑战,目前许多学者都在研究基于用户点击数据的图像识别.本文围绕点击数据在图像识别中数据预处理、特征提取和模型构建3大模块中的应用,总结了已有的基于点击数据的识别算法及最新的研究进展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海超	杭州电子科技大学计算机学院	2	5	1.0	2.0