基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2017年第6期北京时间：

作者：俞俊

单位：俞俊,杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018,谭敏,杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018,tanmin@hdu.edu.cn张宏源,杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018,张海超,杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州, 310018;杭州电子科技大学 复杂系统建模与仿真教育部B类重点实验室, 杭州, 310018

摘要：近年来，细粒度图像识别逐渐成为计算机视觉领域的研究热点.由于不同类别图像间的视觉差异小、语义鸿沟问题严重，传统的基于视觉特征的细粒度图像识别性能往往不尽人意.针对这些挑战，目前许多学者都在研究基于用户点击数据的图像识别.本文围绕点击数据在图像识别中数据预处理、特征提取和模型构建3大模块中的应用，总结了已有的基于点击数据的识别算法及最新的研究进展.

关键词：用户点击;图像识别;度量学习;深度学习;语义鸿沟

基金资助：国家自然科学基金优秀青年基金（61622205）；国家自然科学基金青年基金（61602136）