Skapandet av semantiskt relevanta kluster är av avgörande betydelse i påsar av visuella ord modeller som är kända för att vara mycket framgångsrika för att uppnå bildklassificering uppgifter. I allmänhet används oövervakade klusteralgoritmer, såsom K-medel, för att skapa sådana kluster från vilka visuella ordböcker härleds. K-medel uppnår en svår uppgift genom att koppla varje bilddeskriptor till klustret med närmaste medelvärde. På så sätt minimeras den inom-kluster summan av kvadrater av avstånd. En begränsning av detta tillvägagångssätt i samband med bildklassificering är att det vanligtvis inte använder någon övervakning som begränsar den diskriminativa kraften hos de resulterande visuella orden (vanligtvis centroiderna i klusteren). På senare tid föreslogs att vissa metoder för att skapa lexikon baserade på både övervakad information och datapassning skulle leda till mer diskriminerande visuella ord. Men ingen av dem anser den osäkerhet som finns på både bilddeskriptor och klusternivåer. I detta dokument föreslår vi en övervakad inlärningsalgoritm baserad på en Gaussisk Blandning modell som inte bara generaliserar K-means algoritm genom att tillåta mjuka uppdrag, men också utnyttjar övervakad information för att förbättra den diskriminerande kraften i kluster. Tekniskt sett syftar vår algoritm till att optimera, med en EM-baserad metod, en konvex kombination av två kriterier: den första är oövervakad och bygger på sannolikheten för utbildningsdata; den andra övervakas och tar hänsyn till renheten i kluster. Vi visar på två välkända dataset att vår metod kan skapa mer relevanta kluster genom att jämföra dess beteende med toppmoderna ordboksskapande metoder.
B. Fernando REF introducerade Gaussian blandning modell för kodboksgenerering som inte bara generaliserar K-means algoritm genom att tillåta mjuka uppdrag, men också utnyttjar övervakad information för att förbättra den diskriminerande kraften i kluster.
Supervised Learning of Gaussian Mixture Models for Visual Vocabulary Generation
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}