[發明專利]基于短語包模型的圖像類別標注方法

有效

• 申請號: 201010195097.8
• 申請日: 2010-05-31
• 公開（公告）號: CN101894264A
• 公開（公告）日: 2010-11-24
• 發明（設計）人: 肖柏華;張琳波;王春恒;惠康華;邵允學;蔡新元
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 梁愛榮

1.基于短語包模型的圖像類別標注方法，其特征在于，該圖像類別標注方法，通過分析字包模型中視覺字之間的位置關系，將視覺字發展為視覺短語，進而提出基于短語包模型的圖像內容表示，然后利用短語包模型的表示結果訓練分類器以及輸入分類器進行類別標注。

2.如權利要求1所述的基于短語包模型的圖像類別標注方法，其特征在于，所述基于短語包模型的圖像內容表示包括步驟如下：

步驟S1：對任意圖像I_i，利用局部特征點檢測子，得到圖像中所有的局部特征點P_i＝{p_ij}，j＝1，2，...，N_i，其中N_i為在圖像I_i中檢測到的所有局部特征點的個數；

步驟S2：對步驟S1得到的局部特征點p_ij利用局部特征描述子，描述它周圍局部區域的紋理特征，形成局部特征點p_ij的向量描述f_ij，將向量描述f_ij作為局部特征點p_ij對應的視覺字；

步驟S3：對步驟S1得到的局部特征點p_ij描述圖像I_i中其它特征點p_iu∈P_i，u≠j在局部特征點p_ij周圍的分布情況，形成分布向量s_ij；

步驟S4：向量描述f_ij與分布向量s_ij聯接，形成局部特征點p_ij對應的視覺短語z_ij，z_ij＝[f_ij，s_ij]；

步驟S5：在所有圖像得到的視覺短語中，選擇K個具有代表性的視覺短語，構建碼本C；將碼本中的每個視覺短語作為碼本短語；

步驟S6：將每一幅圖像I_i中的所有局部特征點p_ij對應的視覺短語z_ij按照最近鄰原則，映射到碼本C中距離它最近的碼本短語上面，將該碼本短語作為視覺短語z_ij的代表；

步驟S7：統計碼本C中每個碼本短語在圖像I_i中出現的次數，形成碼本短語出現次數直方圖向量v_i，作為圖像I_i的基于短語包模型的圖像內容表示。

3.如權利要求2所述的基于短語包模型的圖像類別標注方法，其特征在于步驟S1中局部特征點檢測子是現有眾多局部特征點檢測子中任意的一種。

4.如權利要求2所述的基于短語包模型的圖像類別標注方法，其特征在于步驟S2中局部特征點描述子是現有眾多局部特征點描述子中任意的一種。