| 基于外观的复合属性学习的细粒度识别 |
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| 引用本文： | 宋凤义,胡太,杨明.基于外观的复合属性学习的细粒度识别[J].数据采集与处理,2016,31(6):1205-1212. |
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| 作者姓名： | 宋凤义 胡太 杨明 |
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| 作者单位： | 南京师范大学计算机科学与技术学院,南京,210023 |
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| 摘 要： | 由于语义可理解性及共享性，视觉属性作为刻画对象的中间特征表示在众多领域得到了广泛应用。视觉属性学习中，大量的人工成本用于属性定义和标注，因此难以避免地引入了主观偏见，属性表示的类别判别性难以保证，尤其面临对判别性要求较高的细粒度识别任务时更为明显。复合属性符合人类认知规律以及对象复杂多模分布的事实，从刻画对象的分布入手，以较低廉的代价建立兼具一定描述能力及较好判别能力的特征表示，以应对细粒度识别任务对判别特征和判别模型的较高要求。在细粒度识别代表性公开数据集CUB上验证了所提方法的有效性。在细粒度识别任务中，复合属性表现出比人工定义的属性以及类别判别属性更优的性能。
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| 关 键 词： | 属性学习 复合属性 分散式表示 细粒度识别 |
Appearance-based Complex-Attributes Learning for Fine-Grained Recognition |
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| Song Fengyi,Hu Tai,Yang Ming.Appearance-based Complex-Attributes Learning for Fine-Grained Recognition[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2016,31(6):1205-1212. |
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| Authors: | Song Fengyi Hu Tai Yang Ming |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Technology, Nanjing Normal University, Nanjing, 210023, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | attribute learning complex attribute distributed representation fine-grained recognition |
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