[發明專利]一種基于標簽語義的顯著對象提取方法

有效

• 申請號: 201610912497.3
• 申請日: 2016-10-19
• 公開（公告）號: CN107967480B
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發明（設計）人: 梁曄
• 申請（專利權）人: 北京聯合大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/72
• 代理公司: 北京馳納智財知識產權代理事務所(普通合伙) 11367
• 代理人: 謝亮

1.一種基于標簽語義的顯著對象提取方法，包括以下步驟：

步驟1：進行訓練；

所述訓練包括以下子步驟：

步驟11：輸入訓練集；

步驟12：對訓練集中的每一幅圖像I進行超像素分割；

步驟13：提取所述圖像I的超像素的基于外觀的視覺特征；

步驟14：進行所述基于外觀的視覺特征的顯著性計算，得到視覺顯著性特征；

步驟15：找到所述圖像I對應標簽中的對象標簽；

步驟16：進行基于所述對象標簽語義的顯著性特征計算，得到標簽語義顯著性特征；第k個對象檢測子檢測時，圖像中的超像素包含檢測子對象的可能性為如果超像素多于一半的區域被包含在第i個矩形框里，則f_kⁱ＝1，如果超像素沒有被包含在第i個矩形框里或少于一半的區域被包含在第i個矩形框里，f_kⁱ＝0，對每個超像素計算得到的可能性是一種先驗特征，X個對象檢測子都檢測完畢后，每個超像素得到X維特征，X維的特征歸一化后表示為t,t∈R^X，t的每一維代表超像素屬于每一類特定對象的概率，計算得到的概率即為標簽語義顯著性特征，其中，N為矩形框的個數，p_kⁱ為第i個窗口包含特定對象的概率；

步驟17：對步驟14和步驟16當中得到的顯著性特征進行條件隨機場模型建模；

步驟2：使用所述模型參數對測試圖像進行測試；

步驟3：得到所述測試圖像的最終的顯著值。

2.如權利要求1所述的基于標簽語義的顯著對象提取方法，其特征在于：在所述步驟12中圖像I被分割為M個超像素,每個超像素表示為R_i，1≤i≤M。

3.如權利要求2所述的基于標簽語義的顯著對象提取方法，其特征在于：在所述步驟14中第i個超像素在第k維的特征通道上的顯著性的計算方法如下：

其中，D(v_i^k,v_j^k)代表超像素R_i和超像素R_j在第k維的特征通道上的差異，w_ij代表空間距離權重，計算方法為

p_i代表超像素R_i的平均位置，α_j代表超像素R_j的歸一化的面積；v_i為第i個超像素的視覺特征，v_i^k為在第i個超像素在第k維的特征通道上的視覺特征。

4.如權利要求1所述的基于標簽語義的顯著對象提取方法，其特征在于：所述步驟16還包括對對象標簽對應的對象檢測子進行對象檢測。

5.如權利要求1所述的基于標簽語義的顯著對象提取方法，其特征在于：所述步驟17還包括對目標函數進行訓練，得出訓練模型。