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基于姿态的判别属性学习及在细粒度识别中的应用-南京师范大学学报
第４０卷第 １期 南京师大学报(自然科学版) Ｖｏｌ４０ Ｎｏ１
２０１７年３月 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＮＡＮＪＩＮＧ ＮＯＲＭＡＬ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ(Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ) Ｍａｒꎬ２０１７
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ｄｏｉ:１０.３９６９/ ｊ.ｉｓｓｎ.１００１ ４６１６.２０１７.０１.０１０
基于姿态的判别属性学习及在细粒度识别中的应用
宋凤义ꎬ张守东ꎬ杨 明
(南京师范大学计算机科学与技术学院ꎬ江苏 南京 ２１００２３)
[摘要] 姿态变化造成同一对象或同类对象的视觉信息差异巨大ꎬ成为计算机视觉中对象识别的一大挑战因
素. 属性表示重在刻画较高的抽象语义特性ꎬ具有应对包括姿态变化的复杂环境变化的鲁棒性ꎬ但也给属性学习
自身带来了较大难度. 如何降低属性学习的难度同时提高属性表示的判别力ꎬ成为基于属性表示的识别模型的
关键ꎬ尤其面临对判别属性要求较高的细粒度识别任务. 显式地对姿态建模ꎬ在不同姿态下学习能够最大化类别
间隔的视觉判别属性ꎬ最终作为中间表示用于类别识别. 最后ꎬ在细粒度公开数据集 ＣＵＢ上验证了所提出的基
于姿态的判别属性在细粒度识别任务中的有效性.
[关键词] 属性学习ꎬ判别属性ꎬ分散式表示ꎬ细粒度识别
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[中图分类号]ＴＰ３９１.４ [文献标志码]Ａ [文章编号]１００１ ４６１６(２０１７)０１ ００６５ ０８
Ｐｏｓｅ￣Ｂａｓｅｄ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ￣Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｆｉｎｅ￣Ｇｒａｉｎｅｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
Ｓｏｎｇ ＦｅｎｇｙｉꎬＺｈａｎｇ ＳｈｏｕｄｏｎｇꎬＹａｎｇ Ｍｉｎｇ
(Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＮａｎｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００２３ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｅｘｉｓｔｅｄｖａｒｉｏｕｓｐｏｓｔｕｒｅｏｆｏｂｊｅｃｔｍａｋｅｓｇｒｅａｔｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｏｒｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｌｉｔ￣
ｅｒａｔｕｒｅ. Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｈｏｗｓｒｏｂｕｓｔ ｄｅｓｃｒｉｂａｂｌｅ ａｂｉｌｉｔｙｗｉｔｈ ｃｌｅａｒ ｓｅｍａｎｔｉｃｍｅａｎｉｎｇ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｔｏ ｃｈａｎｇｅｓｏｆ ｅｎ￣
ｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｐｏｓｔｕｒｅ. Ｈｏｗｅｖｅｒꎬｔｈｅ ｉｎｈｅｒｅｎｔ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ａｌｓｏ ｒｅｓｕｌｔ ｂｉｇ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ
ｆｏｒ ｉｔｓｅｌｆｔｏｌｅａｒｎｗｅｌｌｗｏｒｋｅｄａｔｔｒｉｂｕｔｅｐｒｅｄｉｃｔｏｒ.Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙꎬｔｈｅｋｅｙｉｓｓｕｅｓｉｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｌｅａｒｎｉｎｇａｒｅｔｏａｌｌｅｖｉａｔｅｔｈｅｄｉｆ￣
ｆｉｃｕｌｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎｄ ｅｎｈａｎｃｅｔｈｅ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｂｉｌｉｔｙ ａｔ ｔｈｅｍｅａｎｔｉｍｅꎬｗｈｉｃｈ ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｆｉｎｅ￣
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