[發明專利]基于目標跟蹤的半自動圖像標注樣本生成方法

有效

• 申請號: 201310511762.3
• 申請日: 2013-10-25
• 公開（公告）號: CN103559237B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 李寧;郭喬進
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 李玉平

技術領域

本發明涉及一種基于目標跟蹤的半自動圖像標注樣本生成方法，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

圖像標注的目標是建立圖像區域與標注關鍵詞之間的對應關系。圖像標注通過建立低層視覺特征與高層語義之間的映射關系，可以在一定程度上解決圖像檢索中存在的“語義鴻溝”問題。圖像標注可以分為手動標注和自動標注兩類。使用人工的方式進行圖像標注是最直接也是最有效的方式，但是這也是非常耗時耗力的一項工作。隨著Internet和數字圖像技術的發展，圖像數據海量增長，傳統的人工標注方法每次只能對一幅圖像中的物體區域進行標注，使用人工來進行標注越來越費時耗力。因此越來越多的學者研究通過利用機器學習方法來進行自動圖像標注，使用統計學習方法也需要大量的已標注樣本作為訓練集，然而，目前存在的已標注數據集相對較少。因此，本發明提出了一種基于目標跟蹤的半自動圖像標注樣本生成方法，從而通過利用較少的人力消耗來獲取更多的圖像標注樣本。

發明內容

發明目的：針對傳統的人工標注方法每次只能對一幅圖像中的物體區域進行標注的缺陷，本發明提供了一種基于目標跟蹤的半自動圖像標注樣本生成方法，從而通過較少的人為干預獲取更多的已標注圖像樣本。

技術方案：一種基于目標跟蹤的半自動圖像標注樣本生成方法，本方法包含兩個過程，其步驟如下：

目標跟蹤過程：

(11)在初始幀中人工標注感興趣區域，作為待跟蹤區域；

(12)根據標注區域，生成初始正負樣本；

(13)根據正負樣本，生成初始模板；

(14)根據模板在下一幀中搜索最相似區域；

(15)根據跟蹤結果更新模板；

(16)返回步驟(14)，迭代跟蹤。

標注過程：

(21)利用學習到的模板對視頻幀進行檢測；

(22)對檢測出的候選區域進行跟蹤；

(23)對跟蹤序列進行分類或者人工標注，保留正樣本序列，去除錯誤跟蹤序列；

(24)保存正樣本序列及其模板；

(25)利用跟蹤得到的模板，返回步驟(21)進行迭代；

(26)對所有跟蹤產生的圖像序列進行人工確認。

有益效果：與現有技術相比，本發明提供的基于目標跟蹤的半自動圖像標注樣本生成方法，通過人工選擇視頻中的感興趣區域進行自動跟蹤，生成樣本序列，并結合半自動標注技術，通過較少的人力消耗獲取大量的已標注圖像樣本。

附圖說明

圖1是本發明實施例中的偏移窗口示意圖，其中，實線矩形為正樣本，虛線矩形為負樣本；

圖2是本發明實施例中的樣本擴展卷積算子示意圖；

圖3是本發明實施例中的跟蹤樣本序列示意圖，其中，前半段偉正樣本(自行車)，后半段為負樣本；

圖4是本發明實施例中的整體流程示意圖。

具體實施方式

下面結合具體實施例，進一步闡明本發明，應理解這些實施例僅用于說明本發明而不用于限制本發明的范圍，在閱讀了本發明之后，本領域技術人員對本發明的各種等價形式的修改均落于本申請所附權利要求所限定的范圍。

基于目標跟蹤的半自動圖像標注樣本生成方法，詳細流程如下：

目標跟蹤過程：

(1)給定分辨率為N×N的視頻，對視頻初始幀計算梯度，并人工標注出H×W的矩形物體區域，矩形物體區域的中心坐標為(m₀,n₀)，作為初始正樣本x₀，H和W分別是待跟蹤圖像窗口的高度和寬度。

(2)根據初始正樣本選擇負樣本，對矩形物體區域進行偏移，生成負樣本其中Δi∈[-H/2,0)∪(0,H/2],Δj∈[-W/2,0)∪(0,W/2]表示橫坐標和縱坐標的偏移，如圖1所示。定義α_ΔiΔj為負樣本的權重，δ指高斯函數標準差，這里使用高斯函數來定義α_ΔiΔj：