CIF: Small: An Information Theoretic Framework for Minimizing Supervision in Image/Video Analysis
CIF:小:最小化图像/视频分析中的监督的信息理论框架
基本信息
- 批准号:2008020
- 负责人:
- 金额:$ 50万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2020
- 资助国家:美国
- 起止时间:2020-10-01 至 2024-09-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The recent successes in image and video analysis have been largely in the domain of supervised learning. Supervised learning methods assume the availability of extensive amounts of manually annotated/labeled training data, which limits the applicability of existing methods to complex and unseen environments. This has motivated growing interest in developing semi-supervised, and even unsupervised, methods for image and video analysis, i.e., methods that have limited or even no manually annotated data. These methods focus on how to learn visual analysis models with limited labeled data; however, the problem of what to label is far less addressed. If one can identify the optimal subset to label, it is likely that the learning process will be more efficient than randomly choosing representatives that are labeled by a human. This project will focus on mathematically rigorous approaches on how to choose these samples to label.The project will investigate information theoretic approaches, coupled with an understanding of the inherent structure in visual data, that would help identify samples that require annotation. A well-known idea in information theory is typical sets. The concept of a typical set is based on the intuitive notion that some portions of a dataset carry more information than others. The project will investigate the applicability of this notion of typicality from information theory to select a minimal set of most informative samples, which will be manually labeled, such that visual analysis models (e.g., classifiers) designed on this subset can maximize performance (of the task of interest) on the entire dataset. The inherent structure in visual data will be combined within this information theoretic framework to obtain the optimal set of representatives to label. The approach will be analyzed in the context of various learning paradigms, including active learning, transfer learning, and weakly supervised learning. The project will involve theoretical analysis of the representative selection process, algorithm design, and experimental evaluation on applications in image segmentation, activity recognition, and target re-identification.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
最近在图像和视频分析方面的成功主要是在监督学习领域。监督学习方法假设大量手动注释/标记的训练数据可用,这限制了现有方法对复杂和不可见环境的适用性。这激发了人们对开发半监督甚至无监督的图像和视频分析方法的兴趣,即,这些方法具有有限的甚至没有手动注释的数据。这些方法关注于如何学习具有有限标记数据的可视化分析模型;然而,标记什么的问题远未得到解决。如果能够识别出要标记的最佳子集,那么学习过程可能会比随机选择由人类标记的代表更有效。该项目将侧重于如何选择这些样本进行标记的数学严谨的方法。该项目将研究信息理论方法,加上对视觉数据内在结构的理解,这将有助于识别需要注释的样本。信息论中一个著名的概念是典型集。典型集合的概念是基于这样一个直观的概念,即数据集的某些部分比其他部分携带更多的信息。该项目将研究信息论中典型性概念的适用性,以选择最小的一组信息量最大的样本,这些样本将被手动标记,这样视觉分析模型(例如,分类器)可以最大化整个数据集上的(感兴趣的任务的)性能。视觉数据的内在结构将在这个信息理论框架内结合起来,以获得最佳的代表集标记。该方法将在各种学习范式的背景下进行分析,包括主动学习,迁移学习和弱监督学习。该项目将涉及代表性选择过程的理论分析,算法设计,以及图像分割,活动识别和目标重新识别应用的实验评估。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Challenging the Deployment of Fiducial Points in Minimum Error Entropy
- DOI:10.1109/isit50566.2022.9834419
- 发表时间:2022-06
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Sajjad Bahrami;E. Tuncel
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- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ahmed, S.M.
- 通讯作者:Ahmed, S.M.
Mitigating Outlier Effect in Online Regression: An Efficient Usage of Error Correntropy Criterion
- DOI:10.1109/ijcnn48605.2020.9207141
- 发表时间:2020-07
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Sajjad Bahrami;E. Tuncel
- 通讯作者:Sajjad Bahrami;E. Tuncel
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Birendranath Banerjee
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