Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-26487
Title: Semi-supervised learning for image classification
Other Titles: Halbüberwachte Lernverfahren für Bildklassifikation
Author(s): Ebert, Sandra
Language: English
Year of Publication: 2012
SWD key words: Bildverstehen
Maschinelles Sehen
Mustererkennung
Maschinelles Lernen
Free key words: Halbüberwachte Lernverfahren
Graph-basierte Verfahren
semi-supervised learning
graph-based methods
reinforcement learning
active learning
DDC notations: 004 Computer science, internet
Publikation type: Doctoral Thesis
Abstract: Object class recognition is an active topic in computer vision still presenting many challenges. In most approaches, this task is addressed by supervised learning algorithms that need a large quantity of labels to perform well. This leads either to small datasets (< 10,000 images) that capture only a subset of the real-world class distribution (but with a controlled and verified labeling procedure), or to large datasets that are more representative but also add more label noise. Therefore, semi-supervised learning is a promising direction. It requires only few labels while simultaneously making use of the vast amount of images available today. We address object class recognition with semi-supervised learning. These algorithms depend on the underlying structure given by the data, the image description, and the similarity measure, and the quality of the labels. This insight leads to the main research questions of this thesis: Is the structure given by labeled and unlabeled data more important than the algorithm itself? Can we improve this neighborhood structure by a better similarity metric or with more representative unlabeled data? Is there a connection between the quality of labels and the overall performance and how can we get more representative labels? We answer all these questions, i.e., we provide an extensive evaluation, we propose several graph improvements, and we introduce a novel active learning framework to get more representative labels.
Objektklassifizierung ist ein aktives Forschungsgebiet in maschineller Bildverarbeitung was bisher nur unzureichend gelöst ist. Die meisten Ansätze versuchen die Aufgabe durch überwachtes Lernen zu lösen. Aber diese Algorithmen benötigen eine hohe Anzahl von Trainingsdaten um gut zu funktionieren. Das führt häufig entweder zu sehr kleinen Datensätzen (< 10,000 Bilder) die nicht die reale Datenverteilung einer Klasse wiedergeben oder zu sehr grossen Datensätzen bei denen man die Korrektheit der Labels nicht mehr garantieren kann. Halbüberwachtes Lernen ist eine gute Alternative zu diesen Methoden, da sie nur sehr wenige Labels benötigen und man gleichzeitig Datenressourcen wie das Internet verwenden kann. In dieser Arbeit adressieren wir Objektklassifizierung mit halbüberwachten Lernverfahren. Diese Algorithmen sind sowohl von der zugrundeliegenden Struktur, die sich aus den Daten, der Bildbeschreibung und der Distanzmasse ergibt, als auch von der Qualität der Labels abhängig. Diese Erkenntnis hat folgende Forschungsfragen aufgeworfen: Ist die Struktur wichtiger als der Algorithmus selbst? Können wir diese Struktur gezielt verbessern z.B. durch eine bessere Metrik oder durch mehr Daten? Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Qualität der Labels und der Gesamtperformanz der Algorithmen? In dieser Arbeit beantworten wir diese Fragen indem wir diese Methoden evaluieren. Ausserdem entwickeln wir neue Methoden um die Graphstruktur und die Labels zu verbessern.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-52659
hdl:20.500.11880/26543
http://dx.doi.org/10.22028/D291-26487
ISBN: 978-3-8439-0984-6
Advisor: Schiele, Bernt
Date of oral examination: 14-Dec-2012
Date of registration: 26-Apr-2013
Faculty: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Department: MI - Informatik
Collections:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Files for this record:
File Description SizeFormat 
thesis.pdf18,88 MBAdobe PDFView/Open


Items in SciDok are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.