语义自编码结合关系网络的零样本图像识别算法

• 作者: 李昊天 李骜 林克正 白婧轩
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 语义自编码器 关系网络 零样本识别 语义向量 投影域移位
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 214-224
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201903003

摘要

为了解决零样本图像识别中传统模型容易出现投影域移位问题以及提高距离相似度度量的鲁棒性,提出关系网络改进语义自编码器的零样本识别算法.基于语义自编码器构建图像视觉特征和语义向量之间的特征映射,并将重构向量与对应向量真值进行级联后送入神经网络,最终利用输出的标量给出预测类别.实验表明,相比传统距离度量方法,文中算法在AWA、CUB和ImageNet-2数据集上的识别率均有所提高,在某些数据集上语义-视觉的投影效果优于反向投影.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林克正	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	72	430	10.0	16.0
2	李骜	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	12	10	2.0	2.0
3	李昊天	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	4	4	1.0	1.0
4	白婧轩	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	1	1.0	1.0