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基于典型相關分析和距離度量學習的零樣本學習

冀中; 謝于中; 龐彥偉 天津大學電氣自動化與信息工程學院; 天津300072
  • 零樣本學習
  • 典型相關分析
  • 距離度量學習
  • 圖像分類

摘要:零樣本學習是一類特殊的圖像分類問題,是指測試數據的類別在訓練數據中沒有出現的情況.為了更好地描述語義特征空間中圖像特征和語義特征的距離關系,本文將距離度量學習引入零樣本學習任務.具體而言,首先利用典型相關分析將樣本的圖像特征和相應類別的語義特征映射至公共特征空間;然后,利用距離度量學習衡量圖像特征和語義特征之間的距離;最后,使用最近鄰分類器進行分類.通過在流行的Aw A和CUB數據集中的實驗,證明了所提方法的有效性和魯棒性.

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天津大學學報·社會科學版

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 1.14 影響因子
  • 教育 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:中華人民共和國教育部;主辦單位:天津大學

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