Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25963
Titel: Kernel learning approaches for image classification
Verfasser: Gehler, Peter Vincent
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 2009
SWD-Schlagwörter: Kernel <Informatik>
Maschinelles Lernen
Automatische Klassifikation
Bild
Algorithmus
Annotation
Ambiguität
Objekterkennung
Freie Schlagwörter: Bildklassifikation
Kernmethode
Kernkombination
mehrdeutige Annotation
kernel learning
image classifcation
object classification
label ambiguity
algorithm
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: This thesis extends the use of kernel learning techniques to specific problems of image classification. Kernel learning is a paradigm in the eld of machine learning that generalizes the use of inner products to compute similarities between arbitrary objects. In image classification one aims to separate images based on their visual content. We address two important problems that arise in this context: learning with weak label information and combination of heterogeneous data sources. The contributions we report on are not unique to image classification, and apply to a more general class of problems. We study the problem of learning with label ambiguity in the multiple instance learning framework. We discuss several different image classification scenarios that arise in this context and argue that the standard multiple instance learning requires a more detailed disambiguation. Finally we review kernel learning approaches proposed for this problem and derive a more efficcient algorithm to solve them. The multiple kernel learning framework is an approach to automatically select kernel parameters. We extend it to its infinite limit and present an algorithm to solve the resulting problem. This result is then applied in two directions. We show how to learn kernels that adapt to the special structure of images. Finally we compare different ways of combining image features for object classification and present significant improvements compared to previous methods.
In dieser Dissertation verwenden wir Kernmethoden für spezielle Probleme der Bildklassifikation. Kernmethoden generalisieren die Verwendung von inneren Produkten zu Distanzen zwischen allgemeinen Objekten. Das Problem der Bildklassifikation ist es, Bilder anhand des visuellen Inhaltes zu unterscheiden. Wir beschäftigen uns mit zwei wichtigen Aspekten, die in diesem Problem auftreten: lernen mit mehrdeutiger Annotation und die Kombination von verschiedenartigen Datenquellen. Unsere Ansätze sind nicht auf die Bildklassififikation beschränkt und für einen grösseren Problemkreis verwendbar. Mehrdeutige Annotationen sind ein inhärentes Problem der Bildklassifikation. Wir diskutieren verschiedene Instanzen und schlagen eine neue Unterteilung in mehrere Szenarien vor. Danach stellen wir Kernmethoden für dieses Problem vor und entwickeln einen Algorithmus, der diese effizient löst. Mit der Methode der Kernkombination werden Kernfunktionen anhand von Daten automatisch bestimmt. Wir generalisieren diesen Ansatz indem wir den Suchraum auf kontinuierlich parametrisierte Kernklassen ausgedehnen. Diese Methode wird in zwei verschiedenen Anwendungen eingesetzt. Wir betrachten spezifische Kerne für Bilddaten und lernen diese anhand von Beispielen. Schließlich vergleichen wir verschiedene Verfahren der Merkmalskombination und zeigen signifikante Verbesserungen im Bereich der Objekterkennung gegenüber bestehenden Methoden.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-29524
hdl:20.500.11880/26019
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25963
Erstgutachter: Hein, Matthias
Tag der mündlichen Prüfung: 20-Nov-2009
SciDok-Publikation: 5-Mai-2010
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
Fachrichtung: MI - Informatik
Fakultät / Institution:MI - Fakultät für Mathematik und Informatik

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