【摘 要】
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提出基于极端梯度提升树(eXtreme gradient boosting, XGBoost)算法的图像属性标注模型,以改善标注性能:提取图像局部二值模式(local binary patterns, LBP)、灰度纹理空间包
【机 构】
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华东交通大学软件学院; 华东交通大学信息工程学院; 武汉大学国家网络安全学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762038、61741108、61861016);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(16YJAZH029、17YJAZH117)的研究成果
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提出基于极端梯度提升树(eXtreme gradient boosting, XGBoost)算法的图像属性标注模型,以改善标注性能:提取图像局部二值模式(local binary patterns, LBP)、灰度纹理空间包络特征(Gist)、尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)、视觉几何组(visual geometry group, VGG)等特征,以准确刻画图像视觉内容;基于图像特征,采用XGBoost算法集成弱分类器为强分类器,完成图像属性标注;深入挖掘图像属性蕴含的深层语义,构建全新的、层次化的属性表示体系,以贴近人类客观认知;设计迁移学习策略并合理组合分类模型,进一步改善标注性能。试验表明:Gist特征能真实刻画图像视觉内容;执行基础迁移学习后,标注精准度比迁移学习前最优指标提升8.69%;执行混合型迁移学习后,合理组合分类模型,标注精准度比基础迁移学习的最优指标提升17.55%。模型有效地改善图像属性标注精度。
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