【摘要】：為了將無監(jiān)督特征學習應(yīng)用于小樣本量的圖像情緒語義分析,該文采用一種基于卷積稀疏自動編碼器進行自學習的領(lǐng)域適應(yīng)方法對少量有標記抽象圖像進行情緒性分類。并且提出了一種采用平均梯度準則對自動編碼器所學權(quán)重進行排序的方法,用于對基于不同領(lǐng)域的特征學習結(jié)果進行直觀比較。首先在源領(lǐng)域中的大量無標記圖像上隨機采集圖像子塊并利用稀疏自動編碼器學習局部特征,然后將對應(yīng)不同特征的權(quán)重矩陣按照每個矩陣在3個色彩通道上的平均梯度中的最小值進行排序。最后采用包含池化層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取目標領(lǐng)域有標記圖像樣本的全局特征響應(yīng),并送入邏輯回歸模型進行情緒性分類。實驗結(jié)果表明基于自學習的領(lǐng)域適應(yīng)可以為無監(jiān)督特征學習在有限樣本目標領(lǐng)域上的應(yīng)用提供訓練數(shù)據(jù),而且采用稀疏自動編碼器的跨領(lǐng)域特征學習能在有限數(shù)量抽象圖像情緒語義分析中獲得比底層視覺特征更優(yōu)秀的辨識效果。
[Abstract]:In order to apply unsupervised feature learning to the image emotional semantic analysis of small sample size, a domain adaptation method based on convolution sparse automatic encoder is used to classify a small number of labeled abstract images. An average gradient criterion is proposed to rank the weights of the automatic encoder, which is used to compare the results of feature learning based on different fields. Firstly, random acquisition of image subblocks on a large number of unlabeled images in the source domain is carried out and local features are learned by sparse automatic encoder. Then the weight matrices corresponding to different characteristics are sorted according to the minimum value of the average gradient of each matrix on the three color channels. Finally, a convolution neural network containing pool layer is used to extract the global feature response of labeled image samples in the target domain, and then the logical regression model is used to classify emotion. The experimental results show that domain adaptation based on self-learning can provide training data for the application of unsupervised feature learning in the field of finite sample target. Furthermore, cross-domain feature learning using sparse automatic encoder can obtain better identification results than the underlying visual features in a limited number of abstract image emotion-semantic analysis.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學電子信息學院;鄭州輕工業(yè)學院計算機與通信工程學院;
【基金】：陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程重點實驗室項目(2013 SZS15-K02)~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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4 楊興明;吳克偉;孫永宣;謝昭;;可遷移測度準則下的協(xié)變量偏移修正多源集成方法[J];電子與信息學報;2015年12期

5 莊福振;羅平;何清;史忠植;;遷移學習研究進展[J];軟件學報;2015年01期

【共引文獻】

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3 羅成;;從中美教材對比視角談“理想化模型”教學思路——以“質(zhì)點”模型為例[J];物理教學探討;2016年12期

4 宋鵬;鄭文明;趙力;;基于特征遷移學習方法的跨庫語音情感識別[J];清華大學學報(自然科學版);2016年11期

5 鄭宇;程樂峰;孟科;張睿;李正佳;余濤;;一種基于能源互聯(lián)網(wǎng)的能源USB系統(tǒng)方案設(shè)計[J];新型工業(yè)化;2016年10期

6 趙穎;;基于改進SVM的文本混沌性分類優(yōu)化技術(shù)實現(xiàn)[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2016年20期

7 樊養(yǎng)余;李祖賀;王鳳琴;馬江濤;;基于跨領(lǐng)域卷積稀疏自動編碼器的抽象圖像情緒性分類[J];電子與信息學報;2017年01期

8 李彥冬;郝宗波;雷航;;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J];計算機應(yīng)用;2016年09期

9 崔博;牛悅嬌;;關(guān)于移動通信資源分配方法的改進研究[J];計算機仿真;2016年08期

10 姜海燕;劉昊天;舒欣;徐彥;伍艷蓮;郭小清;;基于最大均值差異的多標記遷移學習算法[J];信息與控制;2016年04期

【二級參考文獻】

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1 李寰宇;畢篤彥;楊源;查宇飛;覃兵;張立朝;;基于深度特征表達與學習的視覺跟蹤算法研究[J];電子與信息學報;2015年09期

2 侯志強;黃安奇;余旺盛;劉翔;;基于局部分塊和模型更新的視覺跟蹤算法[J];電子與信息學報;2015年06期

3 鄭歆慰;胡巖峰;孫顯;王宏琦;;基于空間約束多特征聯(lián)合稀疏編碼的遙感圖像標注方法研究[J];電子與信息學報;2014年08期

4 方耀寧;郭云飛;丁雪濤;蘭巨龍;;一種基于標簽遷移學習的改進正則化奇異值分解推薦算法[J];電子與信息學報;2013年12期

5 許敏;王士同;史熒中;;一種新的面向遷移學習的L_2核分類器[J];電子與信息學報;2013年09期

6 孫志軍;薛磊;許陽明;;基于深度學習的邊際Fisher分析特征提取算法[J];電子與信息學報;2013年04期

7 洪佳明;印鑒;黃云;劉玉葆;王甲海;;TrSVM:一種基于領(lǐng)域相似性的遷移學習算法[J];計算機研究與發(fā)展;2011年10期

8 劉高平;趙杜娟;黃華;;基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的車牌數(shù)字識別[J];光電子.激光;2011年01期

9 ;Inductive transfer learning for unlabeled target-domain via hybrid regularization[J];Chinese Science Bulletin;2009年14期

10 王偉凝,余英林;圖像的情感語義研究進展[J];電路與系統(tǒng)學報;2003年05期

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3 段寶彬;韓立新;;改進的深度卷積網(wǎng)絡(luò)及在碎紙片拼接中的應(yīng)用[J];計算機工程與應(yīng)用;2014年09期

4 ;[J];;年期

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5 李娟;基于深度學習的評價對象抽取[D];東南大學;2016年

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7 雒玉璽;稀疏自動編碼器及其加速算法的研究[D];蘭州大學;2014年

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本文編號：2359926