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一种基于潜变量的Ranking模型构造算法
被引量：
1
1
作者
程凡
李龙澍
+1 位作者
仲红
刘政怡
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期739-744,共6页
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以...
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中,并在此基础上定义了面向NDCG的目标函数。针对该目标函数非凸非平滑,首先使用"凹-凸过程"进行逼近,然后用"近似Bundle法"展开优化计算。基准数据集上的实验结果表明:相比完全依靠训练数据的Ranking算法,本文算法获得的模型更为精确。
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关键词
Ranking算法
潜
变量
结构化
svm
NDCG
凹-凸过程
近似Bundle法
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职称材料
面向目标检测与姿态估计的联合文法模型
被引量：
7
2
作者
陈耀东
李仁发
+2 位作者
李实英
黄鑫
谢国琪
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期2206-2217,共12页
针对部件模型在描述目标上的局限性,提出了一种判别化的视觉文法模型.该模型利用文法的可描述性和可扩展性能够对通用目标类别进行描述并且处理一般化的识别任务.根据目标检测和姿态估计的特点将文法模型实例化为两个单任务文法,同时对...
针对部件模型在描述目标上的局限性,提出了一种判别化的视觉文法模型.该模型利用文法的可描述性和可扩展性能够对通用目标类别进行描述并且处理一般化的识别任务.根据目标检测和姿态估计的特点将文法模型实例化为两个单任务文法,同时对比了文法的异同.通过分析检测与姿态估计在应用背景和研究方法上的互补性,进一步提出了一种联合识别文法.联合文法由一组判别符号合并两个单任务文法,其特点是实现了并行化的目标检测与姿态估计,而且能同时提升检测和估计性能.鉴于参数训练所面临的弱监督环境,引入带隐变量的结构化学习框架优化文法参数.实验分别在单任务和多任务场景下对比了部件模型与提出的联合文法.实验结果说明联合文法在性能上优于当前主流的检测模型和姿态估计模型.
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关键词
视觉文法
部件模型
目标检测
姿态估计
基于隐变量的结构化svm
计算机视觉
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职称材料
一种层次化的联合识别模型
被引量：
1
3
作者
陈耀东
李仁发
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期2431-2440,共10页
目标检测与姿态估计在当前视觉研究中分属不同的任务,但两者在研究方法和现实应用上具有较强的互补性.提出了一种混合的层次树模型,该模型包含3类结点,分别描述整体目标、判别部件和组件(即语义部件).中间层的判别部件兼顾承上(目标)与...
目标检测与姿态估计在当前视觉研究中分属不同的任务,但两者在研究方法和现实应用上具有较强的互补性.提出了一种混合的层次树模型,该模型包含3类结点,分别描述整体目标、判别部件和组件(即语义部件).中间层的判别部件兼顾承上(目标)与启下(组件)的功能,一方面刻画整体目标的局部特征,另一方面隐含多组件的共现信息.相比当前最新的联合模型,层次树模型能够并行化处理检测与估计,避免串联化联合引发的错误传播.采用基于隐变量的结构化支持向量机训练模型,同时提出了一种新的部件学习方法以自动地初始化和优化判别部件.实验设计了多任务识别和单任务识别2种评估场景,对比了本文模型与当前主流的联合识别模型,实验结果说明层次化模型具有更强的识别性能以及更高的时效性.
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关键词
联合识别模型
姿态估计
目标检测
部件模型
结构化
支持向量机
隐
变量
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职称材料
题名
一种基于潜变量的Ranking模型构造算法
被引量：
1
1
作者
程凡
李龙澍
仲红
刘政怡
机构
安徽大学计算机科学与技术学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期739-744,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61003131)
安徽省自然科学基金项目(11040606M141)
+2 种基金
安徽省自然科学基金青年基金(11040606Q07)
安徽省科技攻关计划重大科技专项(08010201002)
安徽大学"211工程"资助项目
文摘
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中,并在此基础上定义了面向NDCG的目标函数。针对该目标函数非凸非平滑,首先使用"凹-凸过程"进行逼近,然后用"近似Bundle法"展开优化计算。基准数据集上的实验结果表明:相比完全依靠训练数据的Ranking算法,本文算法获得的模型更为精确。
关键词
Ranking算法
潜
变量
结构化
svm
NDCG
凹-凸过程
近似Bundle法
Keywords
ranking algorithm
latent variables
structural support vector machine
NDCG
concaveconvex procedure proximal bundle method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
面向目标检测与姿态估计的联合文法模型
被引量：
7
2
作者
陈耀东
李仁发
李实英
黄鑫
谢国琪
机构
湖南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期2206-2217,共12页
基金
国家自然科学基金(60873047
61173036)资助
文摘
针对部件模型在描述目标上的局限性,提出了一种判别化的视觉文法模型.该模型利用文法的可描述性和可扩展性能够对通用目标类别进行描述并且处理一般化的识别任务.根据目标检测和姿态估计的特点将文法模型实例化为两个单任务文法,同时对比了文法的异同.通过分析检测与姿态估计在应用背景和研究方法上的互补性,进一步提出了一种联合识别文法.联合文法由一组判别符号合并两个单任务文法,其特点是实现了并行化的目标检测与姿态估计,而且能同时提升检测和估计性能.鉴于参数训练所面临的弱监督环境,引入带隐变量的结构化学习框架优化文法参数.实验分别在单任务和多任务场景下对比了部件模型与提出的联合文法.实验结果说明联合文法在性能上优于当前主流的检测模型和姿态估计模型.
关键词
视觉文法
部件模型
目标检测
姿态估计
基于隐变量的结构化svm
计算机视觉
Keywords
visual grammar
part-based models
object detection
pose estimation
structural
svm
with latent variables
computer vision
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种层次化的联合识别模型
被引量：
1
3
作者
陈耀东
李仁发
机构
长沙师范学院电子与信息工程系
湖南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期2431-2440,共10页
基金
国家自然科学基金项目(60873047,61173036)
文摘
目标检测与姿态估计在当前视觉研究中分属不同的任务,但两者在研究方法和现实应用上具有较强的互补性.提出了一种混合的层次树模型,该模型包含3类结点,分别描述整体目标、判别部件和组件(即语义部件).中间层的判别部件兼顾承上(目标)与启下(组件)的功能,一方面刻画整体目标的局部特征,另一方面隐含多组件的共现信息.相比当前最新的联合模型,层次树模型能够并行化处理检测与估计,避免串联化联合引发的错误传播.采用基于隐变量的结构化支持向量机训练模型,同时提出了一种新的部件学习方法以自动地初始化和优化判别部件.实验设计了多任务识别和单任务识别2种评估场景,对比了本文模型与当前主流的联合识别模型,实验结果说明层次化模型具有更强的识别性能以及更高的时效性.
关键词
联合识别模型
姿态估计
目标检测
部件模型
结构化
支持向量机
隐
变量
Keywords
multi-task recognition model
pose estimation
object detection
part-based models
structured
svm
latent variables
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于潜变量的Ranking模型构造算法
程凡
李龙澍
仲红
刘政怡
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向目标检测与姿态估计的联合文法模型
陈耀东
李仁发
李实英
黄鑫
谢国琪
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种层次化的联合识别模型
陈耀东
李仁发
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
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职称材料
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