Abstract-Den snabba utvecklingen av dator hårdvara och Internet-teknik gör storskalig databeroende modeller beräkningsbart dragbar, och öppnar en ljus väg för att kommentera bilder genom innovativa maskininlärning algoritmer. Halvövervakad inlärning (SSL) har därför fått intensiv uppmärksamhet under de senaste åren och har framgångsrikt använts i bild annotering. Ett representativt arbete i SSL är Laplacian legalization (LR), som jämnar ut den villkorliga fördelningen för klassificering längs det grenrör som kodas i grafen Laplacian, men det har observerats att LR förvränger klassificeringsfunktionen mot en konstant funktion som eventuellt resulterar i dålig generalisering. Dessutom är LR utvecklat för att hantera jämnt distribuerade data (eller singelvydata), även om instanser eller objekt, såsom bilder och videor, vanligtvis representeras av multivyfunktioner, såsom färg, form och textur. I detta dokument presenterar vi multiview Hessian legalization (mHR) för att ta itu med ovanstående två problem i LR-baserad bild annotation. I synnerhet kombinerar mHR optimalt flera hessiska legaliseringar, som var och en erhålls från en särskild syn på fall, och styr klassificeringsfunktionen som varierar linjärt längs datagrenröret. Vi tillämpar mHR på minst kärnkvadrater och stöder vektormaskiner som två exempel för bild annotering. Omfattande experiment på datauppsättningen PASCAL VOC'07 validerar mHR:s effektivitet genom att jämföra den med basalgoritmer, inklusive LR och HR.
Liu m.fl. föreslog en multiview Hessian legalization (mHR) algoritm tillämpas på kärnan minst kvadrater och SVMs för bild annotation REF.
Multiview Hessian Regularization for Image Annotation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing, vol. 22, no. 7, pp. 2676 - 2687, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}