CAJ | 학술논문

针对大规模网络视频数据的学习需要考虑无标签数据和异构信息的问题,提出了一种基于视觉和文本异构信息的网络视频在线半监督学习方法.该方法将文本和视觉看作2个视图,采用图作为基分类器对每个视图进行建模,并利用线性邻域的传播算法来预测样本类别.在不同视图之间采用多图上的协同训练,利用未标记样本增量地更新基分类器,并根据类别相关的融合方法确定最终结果,从而提高了分类准确率.实验结果表明,该方法的结果优于支持向量机方法约8.3％,在线增量更新后,学习器的性能提高了约3％,因此比较适合于大规模视频数据的在线半监督学习.
침대대규모망락시빈수거적학습수요고필무표첨수거화이구신식적문제,제출료일충기우시각화문본이구신식적망락시빈재선반감독학습방법.해방법장문본화시각간작2개시도,채용도작위기분류기대매개시도진행건모,병이용선성린역적전파산법래예측양본유별.재불동시도지간채용다도상적협동훈련,이용미표기양본증량지경신기분류기,병근거유별상관적융합방법학정최종결과,종이제고료분류준학솔.실험결과표명,해방법적결과우우지지향량궤방법약8.3％,재선증량경신후,학습기적성능제고료약3％,인차비교괄합우대규모시빈수거적재선반감독학습.