本文關(guān)鍵詞：有序?qū)W習及在圖像分析中的應(yīng)用研究

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【摘要】：作為一種重要的機器學習范例,有序?qū)W習因其廣泛的實際應(yīng)用近年來受到了越來越多的關(guān)注和研究。盡管已有不少有序?qū)W習算法被提出,并已在不同的有序?qū)W習問題上獲得了較好結(jié)果。但由于這些算法仍未充分地挖掘和利用問題和數(shù)據(jù)所蘊含的先驗知識,從而留下了一個潛在的性能提升空間(按照著名的“沒有免費午餐”定理表述:只有充分結(jié)合了問題相關(guān)先驗知識的學習算法才會有效)。為此,本文工作以有序?qū)W習為研究出發(fā)點,嘗試更好地將蘊含在問題和數(shù)據(jù)中的先驗知識嵌入到建模和學習中,達到提升相關(guān)問題學習性能的目的。本文所做主要工作總結(jié)如下:1)圖像空間結(jié)構(gòu)信息在有序回歸中的融合利用。首先,本文對現(xiàn)有的與圖像空間信息利用有關(guān)的研究工作進行了系統(tǒng)性地總結(jié),根據(jù)信息的利用方式將現(xiàn)有的方法歸納為三大類,即距離度量嵌入的利用方式、空間結(jié)構(gòu)正則化的利用方式和直接圖像操作的利用方式。鑒于在現(xiàn)有的有序圖像回歸學習中(基于圖像向量化的操作),原始圖像的空間結(jié)構(gòu)信息未能得到補償和利用,我們將以上三種空間信息利用策略與圖像有序回歸學習相結(jié)合進行有序?qū)W習建模,實現(xiàn)圖像空間結(jié)構(gòu)信息利用的圖像有序?qū)W習。最后,通過實驗研究,我們對比了以上三種空間信息利用策略在有序?qū)W習中的效能優(yōu)劣,這為相關(guān)研究人員提供了重要的參考。2)有序累積標號內(nèi)在關(guān)系在有序?qū)W習中的利用。通過對數(shù)據(jù)類的有序累積編碼矩陣進行結(jié)構(gòu)分析,我們發(fā)現(xiàn)編碼矩陣蘊含著顯式的和隱式的規(guī)律性結(jié)構(gòu)關(guān)系。為此,通過對編碼矩陣施行0階和1階差分操作,構(gòu)建出相應(yīng)的編碼關(guān)系矩陣。為實現(xiàn)對上述關(guān)系的建模和利用,我們將以上關(guān)系刻畫成相應(yīng)的關(guān)系正則化項的表達形式(即有序結(jié)構(gòu)正則化CAOSR和臨近差分正交正則化CAADOR)。然后,通過將編碼關(guān)系正則化項與有序累積標號學習結(jié)合在一起進行建模,實現(xiàn)有序累積標號內(nèi)在關(guān)系的利用。最后,通過人臉年齡估計實驗,驗證了所提方法在提升有序?qū)W習性能方面的有效性。3)有序?qū)W習決策準則信息在有序建模中的利用。受有序?qū)W習決策準則的啟發(fā),我們以此為建模的準則,構(gòu)建出了一種新穎的間隔有序的度量學習模型(ORMML),使得數(shù)據(jù)類樣本點在該距離度量空間中按照它們的類標號有序地分布(相比于歐氏度量等其他距離空間,該空間能更好地保持不同數(shù)據(jù)類之間的序關(guān)系)。此外,為了應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)跨分布采集的應(yīng)用場景,還將ORMML推廣到了數(shù)據(jù)跨分布的度量學習場景中(CD-ORMML)。最后,通過在不同有序?qū)W習問題上的實驗,展示了本文所提度量學習方法的性能優(yōu)越性。4)輔助性的先驗協(xié)同信息在有序?qū)W習中的利用。為了嘗試利用輔助性的先驗信息來協(xié)助有序?qū)W習,我們以性別意識的人臉年齡估計為研究范例,研究了性別空間和年齡空間之間的語義不一致性和不同性別(男性和女性)在年齡老化過程中的差異性,基于這些輔助性的先驗信息構(gòu)建出了性別意識的年齡估計學習框架(GenAge),從而實現(xiàn)性別信息對年齡估計的輔助學習。最后,為了驗證GenAge框架的效能,我們對其進行了實例化以及實驗對比研究。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP181

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本文編號：1304506