《互動式圖像搜尋中的小樣本學習問題研究》是依託北京交通大學，由鄔俊擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：互動式圖像搜尋中的小樣本學習問題研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：鄔俊
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
小樣本學習問題是互動式圖像搜尋技術面臨的主要難題之一。現有應對方案主要致力於單種學習算法的設計與分析，卻忽略了多種學習算法之間的互動與協同，其泛化性能尚存在較大改進空間。鑒於此，本項目主張以完形認知機理引導機器學習算法設計的學術思路，擬探索半監督學習、集成學習、主動學習，以及基於日誌的長期學習等多種算法之間的協作機制，旨在構建基於多策略協同學習框架的互動式圖像搜尋新範式，以有效應對小樣本學習困難；重點研究基於個性化用戶行為模式挖掘的語義相似性推理方法、基於半監督集成理論的視覺相似性學習方法、融合語義與視覺信息的綜合相關性計算方法、兼顧圖像樣本信息量與視覺顯著性的混合型主動學習方法，以期最大化學習系統的泛化性能、最最佳化目標圖像的相關性排序、最小化用戶的標註負擔。該項目的實施將進一步豐富和完善圖像搜尋研究領域的新內容，其科學、社會和經濟意義重大，有望取得一些創新性成果。
結題摘要
針對小樣本學習問題已成為制約圖像搜尋技術發展的主要瓶頸之一，本項目嘗試了以“完形認知機理”引導“機器學習”算法設計的學術思路，提出一系列多策略協同機器學習理論方法，以應對小樣本學習困難。研究重點主要聚焦於：（1）視覺相似性學習理論、（2）語義相似性推理方法、（3）綜合相關性計算模型、（4）混合型主動學習策略四個方面，以期最大化學習系統的泛化性能、最最佳化目標圖像的相關性排序、最小化用戶的標註負擔。經項目組成員通力合作，總計發表學術論文15篇，申請國家發明專利1項；其中SCI論文6篇，中文一級核心期刊1篇，國際會議論文8篇（包括3篇領域頂級會議：2篇人工智慧領域頂級會議AAAI，1篇計算機視覺領域頂級會議ECCV）；同時培養青年教師3人（晉升為副教授）、博士/碩士研究生4人（畢業），實現了科學研究與人才培養雙豐收的預期研究目標。
