[發明專利]基于上下文的局部空間信息建模方法

無效

• 申請號: 201210408367.8
• 申請日: 2012-10-24
• 公開（公告）號: CN102945373A
• 公開（公告）日: 2013-02-27
• 發明（設計）人: 譚鐵牛;黃永禎;王亮;吳子豐
• 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: 戎志敏

1.一種基于上下文的局部空間信息建模方法，包括步驟：

a在提取每個圖像的局部特征后，提取相應的上下文特征；

b根據每個局部特征對應的視覺單詞，從測試圖像中隨機提取局部特征分組；

c利用聚類算法，在各組局部特征對應的上下文特征集合上訓練得到多組上下文模式；

d根據局部特征對應的不同上下文模式進行聚集操作，將聚集結果串聯得到圖像的最終表達。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于在視覺詞典上以硬投票的方式得到相應的上下文特征。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于以硬投票的方式將局部特征分配給視覺詞典中的各個視覺單詞，得到多組局部特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于提取局部特征的周圍區域并轉換成統一的上下文表達。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于對局部特征的上下文表達進行非監督學習從而得到局部特征的上下文模式。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于對不同的視覺單詞，自適應地學習不同的上下文模式。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于根據局部特征對應的不同上下文模式，對局部特征進行多次聚集。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述聚類算法包括k近鄰聚類算法或混合高斯模型聚類算法。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟d采用硬投票編碼方法以及求和聚集。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟d采用軟投票編碼方法、稀疏編碼法、Super-vector編碼法或Fisher編碼法以及最大值聚集或加權求和聚集。