基于相似度的两视角多示例图像分类方法研究

在实际中，某些数据中包含许多特权信息，可用于训练分类器，从而提高分类性能。例如，在图像分类中，标签用于描述图像，这些标签可视为特权信息，特权信息与图像互补，可以用于学习以此提高图像分类性能。多示例学习和两视角学习的特性适用于带有特权信息的图像分类，因此提出了一种基于相似度的两视角多示例方法用于带有特权信息的图像分类。所提方法将一张图像视为一个示例，若干张图像的集合视为包，将特权信息视为示例。为解决实际中示例的标签是未知的问题，因而引入相似度模型。所提方法首先将图像和特权信息划分为两个不同的视角，然后使用聚类算法构造包，最后训练支持向量机分类器。在四个数据集上的实验结果表明，所提方法与其他相类似模型相比精确率更高，并比较了两种包的聚类算法，分析了各参数敏感度。

多示例学习是从监督学习算法的基础上进化而来的，是为解决包(多个示例的集合)的分类[1]。在传统的多示例学习中，示例分为正示例和负示例，当包中至少有一个正示例时，该包的标签标记为正，称为正包；当包中的实例都是负示例时，该包的标签标记为负，称为负包。多示例学习的任务就是把已知标签的包进行训练，然后对未知标签的包的标签进行预测。

近年来，图像分类是计算机视觉领域的研究热点之一，也是其他图像应用领域的基础。因多示例学习二分类的特性，多示例学习也越来越多地应用在图像分类领域中，对于包与示例的定义有两种，一种定义是将一张图像视为一个包，对图像分割后的产生的每个区域视为一个示例[2]。例如，Rao 等人[3]提出一种基于多尺度块的情感分类方法，该方法首先使用不同的图像分割方法提取多个比例的图像块，然后用多示例学习对图像的主要情感类型进行分类。另一种定义是将一张图像视为一个示例，把多张图像的集合视为包[4]。

例如， Duan 等人[4]提出GMI (generalized multi-instance)学习算法， 该算法使用k-means聚类算法根据低级的视觉特征将相关的多张图像聚合成一个包，包中的图像视为示例，从而将图像分类问题转换成多示例学习问题。

尽管针对图像分类的多示例学习的研究有很多，但大多数都假设训练数据和测试数据具有相同数量的特征。但是，现实中可能会遇到这样的情况，即训练数据具有比测试数据更多的特征，而额外的特征通常称为特权信息[5]。在图像分类中，特权信息可以用作训练期间可用的附加特征，这些附加特征可以帮助训练处更准确地分类器并提高识别性能和泛化能力。目前，特权信息学习已在许多领域得到了广泛的研究。

例如， Guo 等人[6]提出ESVDD-neg (extended support vector data description with negative examples)方法，该方法使用特权信息学习来解决雷达自动目标识别问题。Wu 等人[7]提出MT-PSVR (multi-target support vector regression)模型， 该模型在训练每个目标模型时通过将其他目标视为特权信息来显示探索目标之间的相关性。