智能學(xué)習(xí)的論文翻譯-受結(jié)構(gòu)性限制的自舉二元分類器-資料下載頁(yè)
2025-06-05 09:28本頁(yè)面
【正文】 入，導(dǎo)致分類器過(guò)于具有辨識(shí)力。 f 度量值結(jié)果圖說(shuō)明一起使用 PN 濾波器工作效果最佳?？梢宰⒁獾郊词故堑驼`差的限制器單獨(dú)使用也會(huì)引起分類錯(cuò)誤，會(huì)導(dǎo)致分類器準(zhǔn)確度和查全率較低。如果一起使用 PN限制器則會(huì)使準(zhǔn)確度和查全率都提高，因?yàn)檫@種情況下誤差可以相互抵消。 對(duì)于目標(biāo)探測(cè)的學(xué)習(xí)在 10個(gè)視頻序列中得以測(cè)試，結(jié)果展示在圖 8中。這些序列 包含了在具有挑戰(zhàn)性的情況下多種目標(biāo)，這些情況包括攝像機(jī)突然的變動(dòng)，運(yùn)動(dòng)模糊，外貌改變和局部或者整體遮擋。所有的序列都按第四章中所述的來(lái)設(shè)置了同樣的參數(shù)，進(jìn)行了處理。每個(gè)實(shí)驗(yàn)的輸出包括了初始探測(cè)器、最終的探測(cè)器以及由 PN追蹤器給出的軌道。 對(duì) PN追蹤器的評(píng)價(jià) 序列 16在文獻(xiàn) [22]中被用來(lái)對(duì)比現(xiàn)有的追蹤系統(tǒng) [15,7,2,22]，本實(shí)驗(yàn)增加了[3]和本文的 PN追蹤器。性能是體現(xiàn)在系統(tǒng)無(wú)法從錯(cuò)誤中恢復(fù)過(guò)來(lái)的幀數(shù)。表 1是性能結(jié)果。 6個(gè)視頻中 5 個(gè) PN追蹤器可 以一直追蹤目標(biāo)到 序列結(jié)束。在第 3個(gè)視頻序列中 27幀后 PN追蹤器失敗了，但是文獻(xiàn) [3]可以追蹤到 101幀，文獻(xiàn)[22]可以追蹤到 140 幀。這段視頻中出現(xiàn)了突然的攝像機(jī)抖動(dòng)， LucasKanade 追蹤器立刻就失效了。因此 P限制器就無(wú)法確定足夠的訓(xùn)練范例去提高初始探測(cè)器性能，它也就無(wú)法使追蹤器從失效中恢復(fù)過(guò)來(lái)。 詳細(xì)的性能分析 對(duì)圖 8的 10個(gè)視頻序列的 PN學(xué)習(xí)的詳細(xì)性能分析如下。 初始探測(cè)器，最終的探測(cè)器和 PN 追蹤器的性能由準(zhǔn)確度，查全率和 f 度量值來(lái)反映。接下來(lái)，PN限制器由 和 對(duì)時(shí)間取平均來(lái) 度量。 表 2 第三列是初始探測(cè)器的評(píng)價(jià)結(jié)果。除了序列 9 和序列 10，這個(gè)探測(cè)器針對(duì)大多數(shù)序列都具有很高準(zhǔn)確度。序列 9很長(zhǎng)（ 9928幀），其中有個(gè)很明顯的背景混亂，其中的物體也與目標(biāo)（汽車）很相似。初始探測(cè)器的查全率對(duì)于大多數(shù)序列都很低，只有序列 5除外，查全率達(dá)到 73%。這表明目標(biāo)的外形并不會(huì)顯著改變。 最終探測(cè)器的評(píng)價(jià)結(jié)果列于表二的第四列中。探測(cè)器的查全率顯著提高，而準(zhǔn)確率小幅下降。 而對(duì)于序列 9來(lái)說(shuō)甚至準(zhǔn)確率都從 36%提高到了 90%。這表明了初始分類器中錯(cuò)誤標(biāo)記為積極的標(biāo)記被 N 限制器找出并糾正了。對(duì)于整個(gè)集合來(lái)說(shuō)，序列 710 是最具挑戰(zhàn)性的，而性能提高也最為顯著。要不是最終探測(cè)器的 f度量值在 25%83%的范圍內(nèi)。初始探測(cè)器此處就會(huì)失敗。 這論證了 PN學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)。第五列是對(duì)于 PN 追蹤器的評(píng)價(jià)。其準(zhǔn)確度明顯低于最終探測(cè)器，因?yàn)樵谠u(píng)價(jià)時(shí)考慮了整個(gè)追蹤軌道，其中包含了漂移。在序列 1和 4中，追蹤器表現(xiàn)的明顯優(yōu)于最終探測(cè)器，這表明了追蹤器正確追蹤了目標(biāo)，但是顯示器并沒(méi)有確認(rèn)其軌跡。序列 2,3,7,8 中可以觀察到有趣的現(xiàn)象，追蹤器的評(píng)分比最終探測(cè)器要低。 這論證了即使是低可靠性的追蹤器也可以通過(guò) PN學(xué)習(xí)訓(xùn)練出準(zhǔn)確的探測(cè)器。 文獻(xiàn) [12]使用了序列 7 和 8，展現(xiàn)了以下結(jié)果。序列 7 中追蹤器性能為：，序列 8中： 。這些結(jié)果比得上本文的結(jié)果（表 2,78行，第 5列）。 表 2的最后三列展示的是 PN限制器的性能。 除了序列 10的 P準(zhǔn)確度只有31%，其它限制器的準(zhǔn)確度都高于 60%。限制器的查全率在 2%78%的范圍內(nèi)。最后一列是相應(yīng)的矩陣 M 的特征值?？梢宰⒁獾剿蕴卣髦刀夹∮?1。這表明使用的限制器適用于不同腳本，都可以提升初始探測(cè)器的性能。特征值越大， PN學(xué)習(xí)提升性能越小。例如第 10 序列的一個(gè) 特征值是 ，這就反映在 相應(yīng) PN限制器的不良性能。 這個(gè)序列中目標(biāo)是一只熊貓，在整個(gè)序列里它一直在改變姿勢(shì)。在這個(gè)腳本里 LucasKanade 和 NCC 可靠性很低，但是 PN 學(xué)習(xí)仍利用了追蹤器提供的信息，提高了探測(cè)器性能。 總結(jié) 本文提出的 PN學(xué)習(xí)，是一種處理標(biāo)記和未標(biāo)記范例的新方法。這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程的潛在假設(shè)是未標(biāo)記數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的。積極和消極限制器通過(guò)限制未標(biāo)記數(shù)據(jù)的標(biāo)記來(lái)利用數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這些限制器反饋了分類器的性能，分類器在自舉改變過(guò)程中迭代提升性能。本文將 PN學(xué)習(xí)在何種情況下可以保證分類器性能提高進(jìn)行了形式化描述。這些情況在綜合數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)中得到驗(yàn)證。 PN學(xué)習(xí)過(guò)程被應(yīng)用于從一個(gè)簡(jiǎn)單范例和一個(gè)未標(biāo)記視頻序列中進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)器在線學(xué)習(xí)這一問(wèn)題中。本文提出了一個(gè)新的限制器，這個(gè)限制器可以利用視頻的時(shí)空性能。并且本文證明了這些限制器對(duì)于多種目標(biāo)和情況都可以顯著提高探測(cè)器性能。由于這個(gè)學(xué)習(xí)是應(yīng)用于在線的（每秒傳輸 20幀），本文將這個(gè)系統(tǒng)與相關(guān)的追蹤算法和現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。 被形式化的 PN 學(xué)習(xí)可以指導(dǎo)對(duì)于滿足學(xué)習(xí)穩(wěn)定性的結(jié)構(gòu)化限制器的設(shè)計(jì)。我們相信，在今后的研 究過(guò)程中，對(duì)于更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化限制器的設(shè)計(jì)時(shí)很有前景的方向。
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