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基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述
投稿时间:2017-07-28    点此下载全文
引用本文:俞俊,谭敏,张宏源,张海超.基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述[J].南京信息工程大学学报,2017,(6):567~574
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俞俊 杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018  
谭敏 杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018 tanmin@hdu.edu.cn 
张宏源 杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018  
张海超 杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018  
基金项目:国家自然科学基金优秀青年基金(61622205);国家自然科学基金青年基金(61602136)
中文摘要:近年来,细粒度图像识别逐渐成为计算机视觉领域的研究热点.由于不同类别图像间的视觉差异小、语义鸿沟问题严重,传统的基于视觉特征的细粒度图像识别性能往往不尽人意.针对这些挑战,目前许多学者都在研究基于用户点击数据的图像识别.本文围绕点击数据在图像识别中数据预处理、特征提取和模型构建3大模块中的应用,总结了已有的基于点击数据的识别算法及最新的研究进展.
中文关键词:用户点击  图像识别  度量学习  深度学习  语义鸿沟
 
A survey of fine-grained image recognition based on user click data
Abstract:In recent years,fine-grained image recognition has become a hotspot in computer vision area.Due to the subtle visual differences among different image categories and the serious semantic gap,the performance of traditional image recognition algorithms for fine-grained images recognition is mostly unsatisfactory.To overcome these challenges,many researchers have been concentrating on image recognition with user click data.This paper focuses on the three key modules of the fine-grained recognition system with user click data:data pre-processing,feature extracting and model construction.Also,existing algorithms for click data based image recognition are summarized,and the related latest progresses are demonstrated.
keywords:user click data  image recognition  metric learning  deep learning  semantic gap
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