[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)三層圖譜架構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)目標(biāo)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810074539.X
• 申請(qǐng)日: 2018-01-25
• 公開（公告）號(hào): CN108229578B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 段玉聰;何詩(shī)情
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 海南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06F16/36;G06F16/51
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)三層圖譜架構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于引入數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜和知識(shí)圖譜架構(gòu)對(duì)未標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行知識(shí)推理，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)智能的識(shí)別出圖片中或者攝像機(jī)所拍攝到的圖像中的實(shí)體目標(biāo)，具體流程如下：

步驟1）根據(jù)已有圖像資源，建立基于數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜和知識(shí)圖譜的框架；

步驟2）獲取待識(shí)別圖像；

步驟3）將待識(shí)別圖像分割成已識(shí)別圖像B和未識(shí)別圖像X兩個(gè)模塊；

步驟4）若已識(shí)別圖像中B和未識(shí)別圖像X中的實(shí)體存在于一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之中，其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括數(shù)組、鏈表、棧、隊(duì)列、樹和圖的集合，基于步驟3）獲得的已識(shí)別圖像B遍歷數(shù)據(jù)圖譜，推測(cè)出它可能存在于哪些實(shí)體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之中，將這些實(shí)體記作{Ai}；對(duì){Ai}進(jìn)行分析，采集{Ai}中所有可能出現(xiàn)的實(shí)體，記作{Ci}；記{Ai}∪{Ci}為{Xi}；

步驟5）將基于步驟3）獲得的未識(shí)別圖像X與實(shí)體{Xi}進(jìn)行特征匹配，由公式2得到匹配度R，當(dāng)R大于某一個(gè)閾值時(shí)，把X_i作為識(shí)別結(jié)果，假設(shè)數(shù)據(jù)圖譜中實(shí)體屬性特征與Ai匹配值為μ（α），α表示Xi可以與未識(shí)別圖像匹配的一個(gè)屬性，x表示匹配的屬性，包括形狀，顏色，拓?fù)潢P(guān)系和方向關(guān)系；

（2）

步驟6）若A和B中的實(shí)體具有直接交互關(guān)系：在信息圖譜中按照交互頻率從大到小的順序遍歷已識(shí)別圖像B中的實(shí)體節(jié)點(diǎn){Bi}的相鄰節(jié)點(diǎn){Di}，記{Di}為{Xi}的子集，執(zhí)行步驟5）；若A和B中的實(shí)體具有間接交互關(guān)系：在信息圖譜中按照交互頻度從大到小的順序遍歷已識(shí)別圖像中的實(shí)體節(jié)點(diǎn){Bi}的相鄰節(jié)點(diǎn){Di}的相鄰節(jié)點(diǎn){Ei}，記{Ei}為{Xi}的子集，執(zhí)行步驟5），如果沒(méi)有找到識(shí)別結(jié)果，繼續(xù)尋找{Ei}的相鄰節(jié)點(diǎn)，重復(fù)步驟6），直到找到為止；

步驟7）若已識(shí)別圖像與未識(shí)別圖像處于同一種環(huán)境：基于步驟3）獲得的已識(shí)別圖像B遍歷知識(shí)圖譜，找到圖像中對(duì)應(yīng)的“Where”和“When”，并找到在對(duì)應(yīng)的“Where”和“When”中可能出現(xiàn)的實(shí)體類型，記作{Xi}，執(zhí)行步驟5）；

步驟8）輸出識(shí)別結(jié)果。