[發明專利]基于局部顏色空間特征的圖像語義概念檢測的方法

無效

• 申請號: 200810201624.4
• 申請日: 2008-10-23
• 公開（公告）號: CN101398846A
• 公開（公告）日: 2009-04-01
• 發明（設計）人: 楊小康;張瑞;劉潔敏;陳曉琳;劉安文
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 上海交達專利事務所
• 代理人: 王錫麟;王桂忠

1、一種基于局部顏色空間特征的圖像語義概念檢測的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一，通過概念檢測接口將待檢測的某一語義概念C輸入語義概念存儲層，獲得與該語義概念C相關的語義概念先驗知識，語義概念存儲層中存儲的信息包括：基本語義概念以及其對應的先驗知識，先驗知識包括定性描述以及用修正因子表示的定量描述；

步驟二，根據步驟一獲得的語義概念先驗知識，對待檢測圖像集以及訓練圖像庫中的所有圖像提取局部顏色-空間特征，采用顏色矩作為基本低層顏色特征描述子，利用柵格法提取顏色-空間特征，再利用語義概念先驗知識添加修正因子，最終提取局部顏色-空間特征；

步驟三，根據語義概念C，對訓練圖像庫中的所有樣本圖像進行正確的人工語義標注，即對于訓練圖像庫中的每一幅圖像，添加其關于語義概念C的標注信息，“1”表示該圖像存在語義概念C，“0”表示該圖像不存在語義概念C；

步驟四，采用機器學習與模式識別的技術，在訓練圖像庫上訓練出概念檢測分類器，選擇二元支持向量機為基本分類器，將訓練圖像庫分為訓練集和校驗集兩部分，每一部分中的圖像都包含標注信息和局部顏色-空間特征信息，在訓練集上訓練二元支持向量機分類器，并在校驗集上進行測試，調整二元支持向量機分類器的參數至測試性能最佳，即平均準確率最高，最終得到的概念檢測分類器；

步驟五，將待檢測圖像集的局部顏色-空間特征信息輸入概念檢測分類器，概念檢測分類器輸出關于語義概念C的所有待檢測圖像的檢測結果。

2、根據權利要求1所述的基于局部顏色空間特征的圖像語義概念檢測的方法，其特征是，所述提取每一幅圖像的局部顏色-空間特征，具體如下：

首先，選擇顏色矩作為表征圖像的基本低層特征描述子；

其次，采用柵格法提取圖像的顏色-空間特征，即將圖像柵格劃分為k塊無重疊的子圖像，對每塊子圖像提取基本低層特征——顏色矩，用向量形式表示，再將k個向量連接為一個大向量，即為整幅圖像的顏色-空間特征；

最后，利用步驟一獲得的語義概念先驗知識增加修正因子{α₁，α₂，α₃，…α_k}，對應于每塊子圖像均有一個修正因子α_i，將每塊子圖像的顏色-空間特征向量與對應的修正因子相乘，則得到最終的局部顏色-空間特征，即將圖像的信息集中在局部顏色-空間特征上。

3、根據權利要求1所述的基于局部顏色空間特征的圖像語義概念檢測的方法，其特征是，所述概念檢測分類器檢測出的判決結果，包括兩種，一種為硬判決，即輸出0或1，分別表示“存在”概念C或者“不存在”概念C，另一種為軟判決，即輸出一個0～1之間的實數，表示“存在”概念C的置信度。