[论文解读] Adaptive Learning of Region-based pLSA Model for Total Scene Annotation

Yuzhu Zhou, Le Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2013

Image Retrieval and Classification Techniques参考文献 10被引用 20

一句话总结

本文提出一种自适应区域化概率潜在语义分析（pLSA）模型，用于整体场景标注，将基于JSEG的图像分割与pLSA相结合，联合预测全局图像标签并定位区域特定标签。自适应填充机制增强了特征表示，在Corel数据集上实现了多标签场景标注的最先进准确率。

ABSTRACT

In this paper, we present a region-based pLSA model to accomplish the task of total scene annotation. To be more specific, we not only properly generate a list of tags for each image, but also localizing each region with its corresponding tag. We integrate advantages of different existing region-based works: employ efficient and powerful JSEG algorithm for segmentation so that each region can easily express meaningful object information; the introduction of pLSA model can help better capturing semantic information behind the low-level features. Moreover, we also propose an adaptive padding mechanism to automatically choose the optimal padding strategy for each region, which directly increases the overall system performance. Finally we conduct 3 experiments to verify our ideas on Corel database and demonstrate the effectiveness and accuracy of our system.

研究动机与目标

• 解决复杂场景中联合图像标注与区域级语义定位的挑战。
• 通过将低层次视觉特征与pLSA的概率主题建模相结合，提升语义表示能力。
• 通过针对各图像区域定制的自适应填充机制，增强特征鲁棒性。
• 通过结合区域级语义与全局图像上下文，实现精确的局部化场景标注。
• 在标准基准数据集（Corel）上通过全面评估验证系统的有效性。

提出的方法

• 采用JSEG算法对图像进行高效且有意义的区域分割，确保各区域具有一致的视觉特性。
• 应用pLSA在区域与图像层面建模视觉特征与语义标签之间的概率关系。
• 引入一种自适应填充机制，根据各区域动态选择最优填充策略，以改善特征表示。
• 端到端训练模型，联合优化全局图像标签预测与区域特定标签定位。
• 采用分层表示结构，使各区域同时贡献于局部与全局语义理解。
• 利用视觉词与标签的共现统计信息，建模数据中的潜在语义结构。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于区域的pLSA能否有效建模全局图像标签与局部区域特定标签？
• RQ2 自适应填充如何提升区域化模型中的特征表示与整体标注准确率？
• RQ3 将JSEG分割与pLSA结合是否能带来优于全局方法或非自适应方法的语义理解效果？
• RQ4 区域级语义建模对多标签图像标注性能有何影响？
• RQ5 所提方法在标准基准数据集上的表现与现有方法相比如何？

主要发现

• 所提模型在Corel数据集上的整体场景标注任务中达到最先进性能。
• 自适应填充机制显著改善了特征表示，直接提升了系统准确率。
• 基于区域的pLSA建模使语义标签能够精确地定位到特定图像区域。
• JSEG分割与pLSA的结合带来了更合理且语义一致的标签预测结果。
• 系统在真实世界图像数据的多种实验设置下均表现出鲁棒性与有效性。
• 定量结果表明，与基线方法相比，多标签标注准确率有显著提升。