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[發(fā)明專利]一種圖片語義自動標注方法與系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201210521573.X 申請日: 2012-12-07
公開(公告)號: CN103853792B 公開(公告)日: 2018-06-15
發(fā)明(設計)人: 陸平;董振江;羅圣美;劉麗霞;陳清財;劉勝宇;戶保田 申請(專利權(quán))人: 中興通訊股份有限公司;哈爾濱工業(yè)大學深圳研究生院
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30;G06K9/46
代理公司: 北京安信方達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262 代理人: 解婷婷;龍洪
地址: 518057 廣東省深圳市南山*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 語義標簽 自動標注 語義 標注 圖片 概率 圖像語義 圖像 構(gòu)建 索引 排序 檢索 預處理 自動語義標注 方案應用 提取圖像 圖片數(shù)據(jù) 更新 輸出 挖掘 申請
【權(quán)利要求書】:

1.一種圖片語義自動標注系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包括:

部件一、針對已帶有圖片標注的圖片數(shù)據(jù)集,構(gòu)建基于n元圖片的索引;

部件二、對待標注圖片進行預處理,提取圖像n元;

部件三、從所構(gòu)建的基于n元圖片的索引中檢索所提取的圖像n元對應的所有語義標簽,計算所檢索出的圖像n元對應的語義標簽的概率值;

部件四、更新所有語義標簽的概率值;

部件五、按照更新后的概率值對所有語義標簽進行排序,將概率值排序中達到設定值的一個或多個語義標簽輸出;

具體地,部件一通過對隨機選取的圖片進行文本化切分,并通過k-means聚類方法學習并構(gòu)建“圖像詞典”,然后通過已帶有圖片標注的圖片數(shù)據(jù)集,構(gòu)建基于n元圖片索引;

構(gòu)建“圖像詞典”時,首先需要通過隨機選取的圖片數(shù)據(jù)集學習“圖像詞元”,然后通過學習得到的構(gòu)建“圖像詞典”;

在“圖像詞典”中加入了n元項,對于任一個“圖像詞元”,與其相鄰的n-1個“圖像詞元”構(gòu)成一個“圖像詞元”序列,將所有這些“圖像詞元”序列都作為一個項加入“圖像詞典”中,同時加入其長度小于n的其他“圖像詞元”序列,構(gòu)成“圖像詞典”。

2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng),其特征在于,

所述部件一構(gòu)建的基于n元圖片的索引的結(jié)構(gòu)以圖像n元為索引,以圖像標注和圖像詳細信息為索引對象。

3.如權(quán)利要求1或2所述的系統(tǒng),其特征在于,所述部件三按照如下公式計算所檢索出的圖像n元對應的語義標簽的概率值:

式中:p(sun|img,(1,1))——待標注圖片img中,出現(xiàn)(1,1)的條件下,sun標簽出現(xiàn)的概率,其中,sun標簽為圖像n元對應的語義標簽;

Lweightsun——索引中(1,1)對應的sun標簽的概率權(quán)值;

N((1,1))——待標注圖片img中(1,1)出現(xiàn)的個數(shù)。

4.如權(quán)利要求3所述的系統(tǒng),其特征在于,所述部件四更新所有語義標簽的概率值指:

初始化待標注圖片的各語義標簽的概率值為0,更新語義標簽的概率值,直至圖片中所有的元都被檢索到。

5.如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,所述部件四按照如下公式更新語義標簽的概率值:

p(sun|img)=1-(1-p(sun|img))·(1-p(sun|img,(1,1)))

式中:p(sun|img)——待標注圖像img中被標注為sun的概率權(quán)值,其中,sun標簽為圖像n元對應的語義標簽;

p(sun|img,(1,1))——待標注圖片img中,出現(xiàn)(1,1)的條件下,sun標簽出現(xiàn)的概率。

6.一種圖片語義自動標注方法,其特征在于,該方法包括:

針對已帶有圖片標注的圖片數(shù)據(jù)集,構(gòu)建基于n元圖片的索引;

對待標注圖片進行預處理,提取圖像n元,從所構(gòu)建的基于n元圖片的索引中檢索所提取的圖像n元對應的所有語義標簽,計算所檢索出的圖像n元對應的語義標簽的概率值;

更新所有語義標簽的出現(xiàn)概率值,按照更新后的出現(xiàn)概率值對所有語義標簽進行排序,將出現(xiàn)概率值排序中達到設定值的一個或多個語義標簽輸出;

其中,所述針對已帶有圖片標注的圖片數(shù)據(jù)集,構(gòu)建基于n元圖片的索引,具體地,通過對隨機選取的圖片進行文本化切分,并通過k-means聚類方法學習并構(gòu)建“圖像詞典”,然后通過已帶有圖片標注的圖片數(shù)據(jù)集,構(gòu)建基于n元圖片索引;

構(gòu)建“圖像詞典”時,首先需要通過隨機選取的圖片數(shù)據(jù)集學習“圖像詞元”,然后通過學習得到的構(gòu)建“圖像詞典”;

在“圖像詞典”中加入了n元項,對于任一個“圖像詞元”,與其相鄰的n-1個“圖像詞元”構(gòu)成一個“圖像詞元”序列,將所有這些“圖像詞元”序列都作為一個項加入“圖像詞典”中,同時加入其長度小于n的其他“圖像詞元”序列,構(gòu)成“圖像詞典”。

7.如權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,所構(gòu)建的基于n元圖片的索引的結(jié)構(gòu)以圖像n元為索引,以圖像標注和圖像詳細信息為索引對象。

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