[發明專利]一種基于決策樹學習的自動圖像標注與翻譯的方法

無效

• 申請號: 200910060241.4
• 申請日: 2009-08-04
• 公開（公告）號: CN101620615A
• 公開（公告）日: 2010-01-06
• 發明（設計）人: 侯進;張登勝
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06N1/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于決策樹學習的自動圖像標注與翻譯的方法，以提取 特征向量和訓練標注文字的形式使機器完成學習后自動地為新圖像 加以標注，使用機器翻譯帶有可視化內容的文本詞匯表而實現圖像資 料的機器檢索，包括訓練標注圖像集和圖像自動標注兩部分，其中

(1)所述訓練標注圖像集包括如下步驟：

a)利用圖像分割算法對訓練圖像集分割成子塊區域，提取每個子 塊區域的底層視覺特征；將這些特征數據離散化，然后將訓練標注圖 像集基于底層特征離散值利用聚類算法進行分類，并構造出語義詞 典；

b)將所述底層特征離散值作為決策樹學習的輸入屬性，利用決策 樹機器學習法對已構造的詞典，對應預先設定的語義概念進行自我訓 練學習，生成決策樹并獲取相應的決策規則；

(2)所述圖像自動標注包括如下步驟：

a)對于圖像自動標注，將待標注的圖像通過相同的圖像分割算 法得到多個區域；

b)對每個區域進行特征提取、特征值離散化，得到每個區域的 特征屬性值；

c)根據訓練過程中生成的決策規則，將b)得到的屬性值帶入到 所獲取的決策規則中測試，得到對應的語義概念，這個語義概念就作 為該待標注圖像的標注詞。

2.根據權利要求1所述之基于決策樹學習的自動圖像標注與翻 譯的方法，其特征在于，所述特征值離散化采用自適應的矢量量化技 術予以實現。