ABSTRACT Scenigenkänning är ett betydande och utmanande problem inom området datorseende. En av de största flaskhalsarna när det gäller att tillämpa maskininlärningsteknik på scenigenkänningsuppgifter är kravet på ett stort antal märkta utbildningsdata. Men märkning av massiva träningsdata manuellt (särskilt märkning av bilder och videor) är mycket dyrt när det gäller mänsklig tid och ansträngning. I den här artikeln presenterar vi en ny multicriteria-baserad aktiv diskriminativ ordlista-algoritm (M-ADDL) för att minska den mänskliga kommentarsansträngningen och skapa en robust scenigenkänningsmodell. M-ADDL-algoritmen har tre fördelar. För det första, M-ADDL introducerar en aktiv inlärningsstrategi i den diskriminerande ordbok lärande modell så att prestandan av diskriminerande ordbok lärande kan förbättras när antalet märkta prover är liten. För det andra skiljer sig M-ADDL från de flesta befintliga aktiva inlärningsmetoder som mäter antingen informationen eller representativiteten hos omärkta prover för att välja användbara prover för att utöka utbildningsdatauppsättningen, och använder både informativhet och representativitet för att fråga ut användbara omärkta prover och använder den multiplikatorbevarande förmågan hos omärkta prover som ytterligare ett urvalskriterium. Slutligen presenteras ett mer effektivt representativitetskriterium baserat på provernas återuppbyggnadskoefficienter. De experimentella resultaten av fyra standarddatabaser för scenigenkänning visar den föreslagna M-ADDL-algoritmens genomförbarhet och giltighet. INDEX TERMS Aktivt lärande, ordboksinlärning, multikriterier av urval, scenigenkänning.
Zheng m.fl. REF presenterade en aktiv discriminativ ordbok inlärningsmetod baserad på multikriterier för scenklassificering, men deras arbete fokuserar på statiska bilder.
Multicriteria-Based Active Discriminative Dictionary Learning for Scene Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}