图像属性学习研究综述  

作　　者：林庆[1] 程炜[1] 林涵阳[1,2] 严川[1,3] 

机构地区：[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院 [2]江苏实达迪美数据处理有限公司,江苏昆山215332 [3]中国移动通信镇江分公司,江苏镇江212013

出　　处：《软件导刊》2016年第3期168-172,共5页Software Guide

基　　金：国家自然科学基金项目(61272211)

摘　　要："语义鸿沟"是指计算机识别的底层特征和高层语义之间的差距。针对"语义鸿沟"现象,把图像的视觉属性作为中介,利用属性将高层次的语义关系嵌入机器学习预测模型中,从而很好地解决了该问题。首先介绍属性学习的发展和学习框架,然后对属性学习在图像识别和检索、动作识别、迁移学习和零训练样本等方面的应用进行介绍,最后展望了属性学习今后的发展方向。

关 键 词：视觉属性 属性学习 迁移学习 零训练样本学习 

分 类 号：TP317.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]