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  • 提出了一种利用卷积神经网络(CNN)和联合贝叶斯算法进行离线文本无关作者识别的新方法,该方法包括特征提取和作者识别两个阶段。在特征提取阶段,由于大量数据对于训练具有高泛化性的有效CNN模型是必不可少的,而且...
  • 论文题目:Vehicle Re-Identification by Deep Feature Fusion Based on Joint Bayesian Criterion(ICPR) Abstract: 车辆重识别不同于行人重识别,其挑战性在于同种款式的不同车辆...通过提出的联合贝叶斯损...

    论文题目:Vehicle Re-Identification by Deep Feature Fusion Based on Joint Bayesian Criterion(ICPR)


    Abstract:

    车辆重识别不同于行人重识别,其挑战性在于同种款式的不同车辆之间差异十分细小。本篇论文提出了双网络深度融合特征,两个网络可以提取输入图像的不同层面的特征并可以互相补充。通过提出的联合贝叶斯损失可以优化不同层面深度特征的融合,进而最小化类内间距,最大化类间间距,比较适合于车辆重识别任务。

    Framework:

    本文使用两个CNN网络来提取不同层面的特征,CNN1为CaffeNet,CNN2类似于NIN,其MLP卷积层具有很好的局部抽象能力。在得到两个网络的特征后,使用三层全连接网络进行特征融合,最后使用Softmax损失与联合贝叶斯判别损失进行了联合优化,获取强大的判别能力。

    CaffeNet是一个小型网络,主要由5个卷积层、3个池化层、2个norm层与3个全连接层。结构如下:

     

    NiN网络中的mlpconv卷积结构可以增强模型在感受野(receptive field)内对局部区域(local patches)的辨别能力。

    类似的CNN2具体组成如下表:

     普通卷积与mlp卷积的比较:

    中间使用了两个1x1卷积与非线性操作,进行了所有通道间特征块的一个感知融合,具有更好的局部特征感知提取能力。

    贝叶斯判别损失:

    贝叶斯方法在人脸验证应用中具有很好的效果。

    车辆特征可以由两部分组成,一部分是正确的身份信息,一部分是身份偏差,两者都服从高斯分布。

    其中  ,,假设有两辆车的特征x1,x2,Hi表示同一车辆假设,He表示不同车辆假设。

    两者的分布分别为,它们各自的协方差如下:

     

    联合贝叶斯概率比:

    贝叶斯损失如下定义:

     softmax损失:

     网络的整体损失:

     实验结果:

    试验在VehiclleID数据集上取得了很不错的效果,而且数据量越大,优势越明显。

    总结:

    多种层面特征融合是比较很好的应用技巧,而使用的贝叶斯损失很好地引导这个特征的融合。 

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  • Joint Learning of J-Vector Extractor and Joint Bayesian Model for Text Dependent Speaker Verification ...用于文本相关说话人验证的J-Vector提取器和联合贝叶斯模型的联合学习 施自强,刘柳,林惠彬,刘如杰 ...

    Joint Learning of J-Vector Extractor and Joint Bayesian Model for Text Dependent Speaker Verification

    Ziqiang Shi, Liu Liu, Huibin Lin, Rujie Liu

    用于文本相关说话人验证的J-Vector提取器和联合贝叶斯模型的联合学习
    施自强,刘柳,林惠彬,刘如杰

     

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  • 1.特征表示 人脸由两个高斯变量的和表征:x=μ+εx=\mu+\varepsilonx=μ+ε 这里xxx代表人脸,μ\muμ代表固有身份,ε\varepsilonε代表脸部变化(光照,姿态,表情等)。隐变量μ\muμ代表固有身份,ε\varepsilon...

    特征表示
    人脸由两个高斯变量的和表征:x=μ+εx=\mu+\varepsilon
    这里xx代表人脸,μ\mu代表固有身份,ε\varepsilon代表脸部变化(光照,姿态,表情等)。隐变量μ\mu代表固有身份,ε\varepsilon服从高斯分布 N(0,Σε)\ N(0, \Sigma \varepsilon),N(0,Sε)N\left(0, S_{\varepsilon}\right)
    以照片xix_{i}xjx_{j}为例,xi=μi+ϵi,xj=μj+ϵj,i,j{1,2}x_{i}=\mu_{i}+\epsilon_{i}, x_{j}=\mu_{j}+\epsilon_{j}, i, j \in\{1,2\}
    cov(xi,xj)=cov(μi,μj)+cov(μi,ϵj)+cov(ϵi,μj)+cov(ϵi,ϵj)=cov(μi,μj)+0+0+cov(ϵi,ϵj)( Because ϵ and μ are independent )=cov(μi,μj)+cov(ϵi,ϵj)\begin{aligned} \operatorname{cov}\left(x_{i}, x_{j}\right) &=\operatorname{cov}\left(\mu_{i}, \mu_{j}\right)+\operatorname{cov}\left(\mu_{i}, \epsilon_{j}\right)+\operatorname{cov}\left(\epsilon_{i}, \mu_{j}\right)+\operatorname{cov}\left(\epsilon_{i}, \epsilon_{j}\right) \\ &=\operatorname{cov}\left(\mu_{i}, \mu_{j}\right)+0+0+\operatorname{cov}\left(\epsilon_{i}, \epsilon_{j}\right) \quad(\text { Because } \epsilon \text { and } \mu \text { are independent }) \\ &=\operatorname{cov}\left(\mu_{i}, \mu_{j}\right)+\operatorname{cov}\left(\epsilon_{i}, \epsilon_{j}\right) \end{aligned}
    判断依据推导
    p(x1,x2HI)N(0,ΣI),p(x1,x2HE)N(0,ΣE)p\left(x_{1}, x_{2} \mid H_{I}\right) \sim \mathcal{N}\left(0, \Sigma_{I}\right), \quad p\left(x_{1}, x_{2} \mid H_{E}\right) \sim \mathcal{N}\left(0, \Sigma_{E}\right)
    在HI假设下,即两张脸属于同一个人,本征变量μ1,μ2是相同的,而且ϵ1,ϵ2是相互独立的
    ΣI=[Sμ+SϵSμSμSμ+Sϵ]\Sigma_{I}=\left[\begin{array}{cc}S_{\mu}+S_{\epsilon} & S_{\mu} \\ S_{\mu} & S_{\mu}+S_{\epsilon}\end{array}\right]
    在HE假设下,μ,ϵ都是独立的
    ΣE=[Sμ+Sϵ00Sμ+Sϵ]\Sigma_{E}=\left[\begin{array}{cc}S_{\mu}+S_{\epsilon} & 0 \\ 0 & S_{\mu}+S_{\epsilon}\end{array}\right]
    ΣI1()=(F+GGGF+G)\Sigma_{I}^{-1}(仅仅作为标记)=\left(\begin{array}{cc} F+G & G \\ G & F+G \end{array}\right)
    ΣE1=((Sμ+Sϵ)100(Sμ+Sϵ)1)\Sigma_{E}^{-1}=\left(\begin{array}{cc} \left(S_{\mu}+S_{\epsilon}\right)^{-1} & 0 \\ 0 & \left(S_{\mu}+S_{\epsilon}\right)^{-1} \end{array}\right)
    ΣE\Sigma_{E}ΣI\Sigma_{I}带入高斯公式可得:
    p(x1,x2HI)=1(2π)m/2ΣI12exp(12(x1x2)ΣI1(x1x2))p(x1,x2HE)=1(2π)m/2ΣE12exp(12(x1x2)ΣE1(x1x2))\begin{array}{l} p\left(x_{1}, x_{2} \mid H_{I}\right)=\frac{1}{(2 \pi)^{m / 2}\left|\Sigma_{I}\right|^{\frac{1}{2}}} \exp \left(-\frac{1}{2}\left(x_{1} \quad x_{2}\right) \Sigma_{I}^{-1}\left(\begin{array}{c} x_{1} \\ x_{2} \end{array}\right)\right) \\ p\left(x_{1}, x_{2} \mid H_{E}\right)=\frac{1}{(2 \pi)^{m / 2}\left|\Sigma_{E}\right|^{\frac{1}{2}}} \exp \left(-\frac{1}{2}\left(x_{1} \quad x_{2}\right) \Sigma_{E}^{-1}\left(\begin{array}{c} x_{1} \\ x_{2} \end{array}\right)\right) \end{array}
    可以得到:
    r(x1,x2)=logp(x1,x2HI)p(x1,x2HE)r\left(x_{1}, x_{2}\right)=\log \frac{p\left(x_{1}, x_{2} \mid H_{I}\right)}{p\left(x_{1}, x_{2} \mid H_{E}\right)}
    =logΣI12exp(12(x1x2)ΣI1(x1x2))ΣE12exp(12(x1x2)ΣE1(x1x2))=\log \frac{\left|\Sigma_{I}\right|^{-\frac{1}{2}} \exp \left(-\frac{1}{2}\left(x_{1} \quad x_{2}\right) \Sigma_{I}^{-1}\left(\begin{array}{l} x_{1} \\ x_{2} \end{array}\right)\right)}{\left|\Sigma_{E}\right|^{-\frac{1}{2}} \exp \left(-\frac{1}{2}\left(x_{1} \quad x_{2}\right) \Sigma_{E}^{-1}\left(\begin{array}{l} x_{1} \\ x_{2} \end{array}\right)\right)}
    =log[exp(12(x1x2)(ΣE1ΣI1)x2))ΣI12ΣE12=12(x1x2)(ΣE1ΣI1)x2)+C1( here C1=logΣI12ΣE12)=12(x1x2)(((Sμ+Sϵ)100(Sμ+Sϵ)1)(F+GGGF+G))(x1x2)+C1=12(x1x2)T(AGGA)(x1x2)+C1=12(x1TAx12x1TGx2+x2Tx2)+C1\begin{aligned} &=\log \left[\exp \left(-\frac{1}{2}\left(x_{1} \quad x_{2}\right)\left(\begin{array}{c} \left.\Sigma_{E}^{-1}-\Sigma_{I}^{-1}\right) \\ x_{2} \end{array}\right)\right) \cdot \frac{\left|\Sigma_{I}\right|^{-\frac{1}{2}}}{\left|\Sigma_{E}\right|^{-\frac{1}{2}}}\right.\\ &=-\frac{1}{2}\left(\begin{array}{ll} x_{1} & x_{2} \end{array}\right)\left(\begin{array}{l} \left.\Sigma_{E}^{-1}-\Sigma_{I}^{-1}\right) \\ x_{2} \end{array}\right)+C_{1} \quad\left(\text { here } C_{1}=\log \frac{\left|\Sigma_{I}\right|^{-\frac{1}{2}}}{\left|\Sigma_{E}\right|^{-\frac{1}{2}}}\right)\\ &=\frac{1}{2}\left(\begin{array}{ll} x_{1} & x_{2} \end{array}\right)\left(\left(\begin{array}{cc} \left(S_{\mu}+S_{\epsilon}\right)^{-1} & 0 \\ 0 & \left(S_{\mu}+S_{\epsilon}\right)^{-1} \end{array}\right)-\left(\begin{array}{cc} F+G & G \\ G & F+G \end{array}\right)\right)\left(\begin{array}{l} x_{1} \\ x_{2} \end{array}\right)+C_{1}\\ &=\frac{1}{2}\left(\begin{array}{ll} x_{1} & x_{2} \end{array}\right)^{T}\left(\begin{array}{cc} A & -G \\ -G & A \end{array}\right)\left(\begin{array}{ll} x_{1} & x_{2} \end{array}\right)+C_{1}\\ &=\frac{1}{2}\left(x_{1}^{T} A x_{1}-2 x_{1}^{T} G x_{2}+x_{2}^{T} x_{2}\right)+C_{1} \end{aligned}
    可得A=(Sμ+Sϵ)1(F+G)A=\left(S_{\mu}+S_{\epsilon}\right)^{-1}-(F+G)
    推导Σx\Sigma_{x}
    x1=μ+ϵ1,x2=μ+ϵ2,,xm=μ+ϵmx_{1}=\mu+\epsilon_{1}, \quad x_{2}=\mu+\epsilon_{2}, \quad \ldots, \quad x_{m}=\mu+\epsilon_{m}
    x=(x1x2xm)m1,P=(110010101001)(m)(m+1),h=(μ1ϵ2ϵm)(m+1)1x=\left(\begin{array}{c} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{m} \end{array}\right)_{m * 1}, \quad P=\left(\begin{array}{ccccc} 1 & 1 & 0 & \dots & 0 \\ 1 & 0 & 1 & \dots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 1 & 0 & 0 & \dots & 1 \end{array}\right)_{(m) *(m+1)}, \quad h=\left(\begin{array}{c} \mu_{1} \\ \epsilon_{2} \\ \vdots \\ \epsilon_{m} \end{array}\right)_{(m+1) * 1}
    x=Phx=P h
    hN(0,Σh),Σh=(Sμ000Sϵ000Sϵ)h \sim \mathcal{N}\left(0, \Sigma_{h}\right), \quad \Sigma_{h}=\left(\begin{array}{cccc} S_{\mu} & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & S_{\epsilon} & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & S_{\epsilon} \end{array}\right)
    依据Cov[Ax,By]=ACov[x,y]BT\operatorname{Cov}[\mathbf{A} \mathbf{x}, \mathbf{B y}]=\mathbf{A} \operatorname{Cov}[\mathbf{x}, \mathbf{y}] \mathbf{B}^{T}
    xN(0,Σx),Σx=PΣhPT=(Sμ+SϵSμSμSμSμ+SϵSμSμSμSμ+Sϵ)x \sim \mathcal{N}\left(0, \Sigma_{x}\right), \quad \Sigma_{x}=P \Sigma_{h} P^{T}=\left(\begin{array}{cccc} S_{\mu}+S_{\epsilon} & S_{\mu} & \dots & S_{\mu} \\ S_{\mu} & S_{\mu}+S_{\epsilon} & \dots & S_{\mu} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ S_{\mu} & S_{\mu} & \dots & S_{\mu}+S_{\epsilon} \end{array}\right)
    关于推导

    依据:
     Assume xNx(μ,Σ) where x=[xaxb]μ=[μaμb]Σ=[ΣaΣcΣcTΣb]\begin{array}{l} \text { Assume } \mathbf{x} \sim \mathcal{N}_{\mathbf{x}}(\mu, \mathbf{\Sigma}) \text { where } \\ \qquad \mathbf{x}=\left[\begin{array}{c} \mathbf{x}_{a} \\ \mathbf{x}_{b} \end{array}\right] \quad \boldsymbol{\mu}=\left[\begin{array}{c} \boldsymbol{\mu}_{a} \\ \boldsymbol{\mu}_{b} \end{array}\right] \quad \mathbf{\Sigma}=\left[\begin{array}{cc} \boldsymbol{\Sigma}_{a} & \boldsymbol{\Sigma}_{c} \\ \boldsymbol{\Sigma}_{c}^{T} & \boldsymbol{\Sigma}_{b} \end{array}\right] \end{array}
    p(xaxb)=Nxa(μ^a,Σ^a){μ^a=μa+ΣcΣb1(xbμb)Σ^a=ΣaΣcΣb1ΣcTp\left(\mathbf{x}_{a} \mid \mathbf{x}_{b}\right)=\mathcal{N}_{\mathbf{x}_{a}}\left(\hat{\mu}_{a}, \hat{\mathbf{\Sigma}}_{a}\right) \quad\left\{\begin{array}{l} \hat{\boldsymbol{\mu}}_{a}=\boldsymbol{\mu}_{a}+\boldsymbol{\Sigma}_{c} \mathbf{\Sigma}_{b}^{-1}\left(\mathbf{x}_{b}-\boldsymbol{\mu}_{b}\right) \\ \hat{\mathbf{\Sigma}}_{a}=\boldsymbol{\Sigma}_{a}-\boldsymbol{\Sigma}_{c} \mathbf{\Sigma}_{b}^{-1} \boldsymbol{\Sigma}_{c}^{T} \end{array}\right.
    在这里插入图片描述
    因此
    在这里插入图片描述
    求解F,G
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    根据相乘玩对角线为一,非对角线为零可得
    在这里插入图片描述

    流程图:
    在这里插入图片描述
    1.初始化
    在这里插入图片描述
    2,EMlike算法
    E步:
    在这里插入图片描述
    M步:更新参数{Sμ,Sϵ}
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3.联合贝叶斯判据

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  • 特征分析在计算机视觉和计算机...本文提出了一种有效且鲁棒的三维模型描述符,基于表面拉普拉斯-贝尔特拉米算子的归一化特征函数的概率分布和用于降维的频谱方法来构造描述符,利用联合贝叶斯模型来估计描述符空间中...

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    特征分析在计算机视觉和计算机图形学中起着重要的作用。在形状检索的任务中,形状描述符必不可少。近年来,基于深度学习的特征提取非常流行,但是由于各种形状所包含的内在信息及其可解释性,对它们的几何形状描述符的设计仍然很有意义。

    本文提出了一种有效且鲁棒的三维模型描述符基于表面拉普拉斯-贝尔特拉米算子的归一化特征函数的概率分布和用于降维的频谱方法来构造描述符,利用联合贝叶斯模型来估计描述符空间中的距离,在训练阶段引入矩阵正则化过程来重新估计协方差矩阵。最后,将3D形状检索描述符应用公共基准库。实验表明,该方法鲁棒,具有良好的检索性能。

    关键词:

    拉普拉斯-贝尔特拉米算子;联合贝叶斯模型;形状检索

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    Fig.1.  The pipeline of our approach.

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    Fig.2. Visualization of the IHs of size 32 × 32. The three 3D models undergone isometric transformation.

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    Fig.3.  The first 32 basis functions in the V-system of degree 3. confidence intervals.

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    Fig. 4. Retrieval performance of different descriptor under the framework in this paper.

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    Fig. 5Results of non-rigid shape retrieval by using VLD, SIHKS and shapeDNA respectively. Each row represents the retrieval result using the 3D model in blue as the query model. Top 8 retrieval results are listed in the figure, and incorrect results are marked with red circles.

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    Highlights

    • A shape descriptor is developed based on the V-transformation of the Laplace-Beltrami eigenfunctions.

    • The metric of the descriptor space is learned by the joint Bayesian method and matrix regularization.

    • Experiments show the robustness and effectiveness of the developed descriptor and the learned metric.

    全文信息

    3D shape retrieval based on Laplace operator and joint Bayesian model

    BY:  Zihao Wang,Hongwei Lin

    Abstract: Feature analysis plays a significant role in computer vision and computer graphics. In the task of shape retrieval, shape descriptor is indispensable. In recent years, feature extraction based on deep learning becomes very popular, but the design of geometric shape descriptor is still meaningful due to the contained intrinsic information and interpretability. This paper proposes an effective and robust descriptor of 3D models. The descriptor is constructed based on the probability distribution of the normalized eigenfunctions of the Laplace-Beltrami operator on the surface, and a spectrum method for dimensionality reduction. The distance metric of the descriptor space is learned by utilizing the joint Bayesian model, and we introduce a matrix regularization in the training stage to re-estimate the covariance matrix. Finally, we apply the descriptor to 3D shape retrieval on a public benchmark. Experiments show that our method is robust and has good retrieval performance.

    Keywords: Laplace-Beltrami operator,Joint Bayesian,Shape retrieval

    Link: https://doi.org/10.1016/j.visinf.2020.08.002

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    可视信息学

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