[發(fā)明專利]一種鞋底花紋圖像的多標簽聚類方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710446061.4
• 申請日: 2017-06-14
• 公開（公告）號: CN107301426B
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發(fā)明（設計）人: 王新年;朱悅;王加麗
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 李洪福

1.一種鞋底花紋圖像的多標簽聚類方法，其特征在于：包括以下步驟：

A、選取鞋底花紋圖像庫中各個圖像的基元圖像，并計算基元圖像的特征選取代表圖，統(tǒng)計得到鞋底花紋圖像庫的語義詞匯表L_n×c；

A1、根據(jù)鞋底花紋制作工藝，預先定義鞋底花紋基元的類別及其代表圖，并自動提取代表代表圖的小波-傅里葉梅林變換特征；

A2、根據(jù)鞋底花紋圖像的連通特性，將鞋底花紋圖像劃分為不同區(qū)域；選取面積即像素點個數(shù)大于閾值th₁的連通區(qū)域，取其外接矩形作為目標區(qū)域，即基元圖像；

A3、對于每幅鞋底花紋圖像的基元圖像，提取小波-傅里葉梅林變換特征，并與不同語義類別中的代表圖做比較，然后根據(jù)比較結(jié)果將基元圖像劃分到不同的語義類別中；

A4、匯集所有語義類別合成語義詞匯表L_n×c，其中，n為鞋底花紋圖像庫圖像總個數(shù)，c為基元圖像的個數(shù)；

B、根據(jù)語義詞匯表L_n×c，運用PLSA模型計算鞋底花紋圖像-潛在語義主題之間的概率矩陣，去除重復的主題得到最終的概率矩陣P(z|d)；

B1、設定不同的潛在語義主題個數(shù)，對語義詞匯表L_n×c運用PLSA模型并利用EM算法進行模型優(yōu)化和擬合，得到鞋底花紋圖像-潛在語義主題之間的聯(lián)合概率矩陣；其中，將每幅鞋底花紋圖像看作一個單獨的文檔，用d來表示，而視覺詞匯即基元圖像就看作文檔中的詞匯，潛在語義主題用z表示；

B2、確定重復主題；所有鞋底花紋圖像在兩個不同潛在語義主題上的概率分布差別小于閾值th₂，這兩個潛在語義主題就被稱為重復主題，即|z_a-z_b|th₂，其中z_a、z_b為所有鞋底花紋圖像在兩個不同潛在語義主題上的概率分布；

B3、去除重復主題；將每幅鞋底花紋圖像屬于重復主題概率的平均值作為該鞋底花紋圖像屬于新主題的概率，得到最終的概率矩陣P(z|d)；

C、根據(jù)不同鞋底花紋圖像屬于相同潛在語義主題可能性的大小，對鞋底花紋圖像庫進行單標簽聚類；

C1、將概率矩陣P(z|d)按照同一鞋底花紋圖像屬于各個潛在語義主題的可能性從大到小排序，得到矩陣P₀和矩陣I₀,其中，P₀的每列是鞋底花紋圖像屬于各個潛在語義主題可能性從大到小的排序，p_l,k是指第l幅鞋底花紋圖像d_l概率排名第k的潛在語義主題的概率；I₀是對應潛在語義主題的索引，I_l,k是指第l幅鞋底花紋圖像d_l概率排名第k的潛在語義主題的索引；

C2、以每幅鞋底花紋圖像作為處理對象，將潛在語義主題排名前兩名中有相同主題，并且屬于該主題的概率大于閾值th₃的所有鞋底花紋圖像聚為一類，將沒有處理的鞋底花紋圖像每幅圖像看作一個類別，得到聚類結(jié)果C₁、C₂…C_i…,即：

C3、更新概率矩陣和索引矩陣；去除每幅鞋底花紋圖像排名前兩名的潛在語義主題的概率和索引，得到新的概率矩陣P和索引矩陣I；

C4、以每個類別作為處理對象，將潛在語義主題排名前兩名中有相同主題，并且屬于該主題的概率大于閾值th₃的所有類別聚為一類，仍然將沒有處理的鞋底花紋圖像每幅圖像看作一個類別，更新聚類結(jié)果C₁'、C₂'…C_i'…,即：

C5、用C₁'、C₂'…C_i'…代替C₁、C₂…C_i…，并將C₁'、C₂'…C_i'…命名為C₁、C₂…C_i…；

C6、重復步驟C3-C5，直到矩陣P的最大值p_max小于閾值th₃，得到最后更新單標簽聚類結(jié)果C₁、C₂…C_i…；

D、根據(jù)最初概率矩陣P₀和索引矩陣I₀，將C₁、C₂…C_i…進行處理，實現(xiàn)鞋底花紋圖像的多標簽聚類；

D1、更新概率矩陣和索引矩陣；根據(jù)最初概率矩陣P₀和索引矩陣I₀，按照從大到小的順序重新排列各個類別中所有鞋底花紋圖像潛在語義主題的可能性，得到新的概率矩陣CP和索引矩陣CI；

D2、找到各個類別的代表潛在語義主題z*及其概率p(z*|C_i)；類別的代表潛在語義主題為該類別排名前th₄個中出現(xiàn)次數(shù)最多的主題，其概率是所有類別成員屬于該主題概率的平均值，即：

式中，N為z*在C_i出現(xiàn)的次數(shù)；

D3、處理具有相同代表潛在語義主題的類別；找到具有相同代表潛在語義主題的類別，并將這些類別按照代表潛在語義主題的概率由大到小進行排序，將排序后的類別兩兩依次按如下方式進行處理；假定R₁、R₂、R₃是具有相同代表潛在語義主題z^*的類別排序后的結(jié)果，p₁、p₂、p₃是z^*對應于各個類別的概率；首先比較p₁和p₂，如果p₁和p₂都大于th₅并且p₁-p₂th₆，將兩個類別合并，并保留成員個數(shù)較少的類別，即：

R₁＝R₁∪R₂

R₂更新為原R₁或R₂中成員個數(shù)較少的一個；然后比較p₁和p₃，如果p₁和p₃都大于th₅并且：

p₁-p₃th₆

則：

R₁＝R₁∪R₃

R₃更新為原R₁或R₃中成員個數(shù)較少的一個；最后比較p₂和p₃，如果p₂和p₃都大于th₅并且：

p₂-p₃th₆

則：

R₂＝R₂∪R₃

R₃更新為原R₂或R₃中成員個數(shù)較少的一個，依此類推，將代表潛在語義主題為z^*的各類別中各個成員重新標記完；

D4、對所有具有相同代表潛在語義主題的類別進行步驟D3操作，得到鞋底花紋圖像庫多標簽聚類結(jié)果D₁、D₂…D_i…。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種鞋底花紋圖像的多標簽聚類方法，其特征在于：步驟A1中所述的類別包括波型、折型、格型、塊型、圓型、圓環(huán)型、橢圓型、類圓型、交織型、線型、圖畫型、角型、三角型、文字型和散雜型。