[發(fā)明專利]多屬性識別方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610066517.X
• 申請日: 2016-01-29
• 公開（公告）號: CN105740903B
• 公開（公告）日: 2019-01-25
• 發(fā)明（設計）人: 田永鴻;彭佩璽;王耀威;黃鐵軍
• 申請（專利權(quán)）人: 北京大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 李相雨

本發(fā)明公開了一種多屬性識別方法及裝置，所述方法包括：對預設訓練數(shù)據(jù)進行字典學習，得到包括字典矩陣和系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣的屬性識別模型；其中，預先訓練數(shù)據(jù)為包含預設種類屬性且標注好屬性信息的訓練數(shù)據(jù)；獲取待識別樣本的特征數(shù)據(jù)；利用所述字典矩陣對所述特征數(shù)據(jù)進行編碼，得到編碼系數(shù)；利用所述系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣將所述編碼系數(shù)轉(zhuǎn)化為屬性向量；利用所述屬性向量對所述待識別樣本進行多屬性識別。本發(fā)明所述的多屬性識別方法在訓練過程中不需要對每個屬性進行單獨分類訓練，且在識別過程中不需要對每個屬性進行單獨分類識別，而是通過一次識別得到所有的屬性識別結(jié)果，因而本發(fā)明所述的方法在實際應用中會方便很多。

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及計算機技術(shù)，具體涉及一種多屬性識別方法及裝置。

背景技術(shù)

屬性識別是近年來計算機視覺領域的研究熱門之一。其研究內(nèi)容為，首先預定義一些物體可能包含的屬性，然后通過物體的圖片特征來自動識別出該物體具有的屬性信息。屬性識別是一個重要的研究課題，可以應用在物體檢索、zero-shot learning等問題上。

目前，有許多關(guān)于屬性識別的方法。在這些方法里，屬性識別通常被當做是一個分類問題。具體地，對每一個屬性，通過SVM等訓練方法得到分類器。然后對物體的測試圖片，分別利用每一個屬性的分類器去進行分類，判斷該物體是否包含此屬性。

然而，這類方法需要對每一個屬性去做單獨訓練，并且在測試時需要對每一個屬性逐一進行單獨分類。不幸的是，實際應用中一個物體經(jīng)常包含成百上千的屬性，因此這類方法在實際使用中會有很多不便。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供了一種多屬性識別方法及裝置，本發(fā)明在訓練過程中不需要對每個屬性進行單獨分類訓練，且在識別過程中不需要對每個屬性進行單獨分類識別，而是通過一次識別得到所有的屬性識別結(jié)果。

第一方面，本發(fā)明提供一種多屬性識別方法，包括：

對預設訓練數(shù)據(jù)進行字典學習，得到包括字典矩陣和系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣的屬性識別模型；其中，預先訓練數(shù)據(jù)為包含預設種類屬性且標注好屬性信息的訓練數(shù)據(jù)；

獲取待識別樣本的特征數(shù)據(jù)；

利用所述字典矩陣對所述特征數(shù)據(jù)進行編碼，得到編碼系數(shù)；

利用所述系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣將所述編碼系數(shù)轉(zhuǎn)化為屬性向量；

利用所述屬性向量對所述待識別樣本進行多屬性識別。

進一步地，所述對預設訓練數(shù)據(jù)進行字典學習，得到包括字典矩陣和系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣的屬性識別模型，包括：

利用如下的目標函數(shù)對預設訓練數(shù)據(jù)進行字典學習，得到包括字典矩陣和系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣的屬性識別模型：

其中，D為字典矩陣、W為系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣、S為對應的編碼系數(shù)，λ為系數(shù)的L2-norm約束因子；α為預設參數(shù)，為正值，大小可調(diào)；F為矩陣范數(shù)的記號；X為預設訓練數(shù)據(jù)的特征矩陣，A為預設訓練數(shù)據(jù)的屬性矩陣，A中的每一列代表一個圖形樣本的屬性向量，a_i,j為A第i列第j行的元素，

進一步地，所述利用所述字典矩陣對所述特征數(shù)據(jù)進行編碼，得到編碼系數(shù)，包括：

利用所述字典矩陣根據(jù)如下公式對所述特征數(shù)據(jù)進行編碼，得到編碼系數(shù)：

其中，x為待識別樣本的特征數(shù)據(jù)，s為與所述待識別樣本的特征數(shù)據(jù)對應的編碼系數(shù)。

進一步地，所述利用所述系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣將所述編碼系數(shù)轉(zhuǎn)化為屬性向量，包括：

利用所述系數(shù)轉(zhuǎn)化矩陣根據(jù)如下公式將所述編碼系數(shù)轉(zhuǎn)化為屬性向量：

a＝Ws.