[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)、信息和知識三層圖譜架構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)目標(biāo)識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810074539.X
• 申請日: 2018-01-25
• 公開（公告）號: CN108229578B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 段玉聰;何詩情
• 申請（專利權(quán)）人: 海南大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/36;G06F16/51
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本發(fā)明是一種基于數(shù)據(jù)、信息和知識三層圖譜架構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)目標(biāo)識別方法，屬于分布式計算和軟件工程學(xué)技術(shù)交叉領(lǐng)域。本發(fā)明主要是引入數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜、知識圖譜架構(gòu)對未標(biāo)識圖像進(jìn)行知識推理，從而實(shí)現(xiàn)自動智能的識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)。具體實(shí)現(xiàn)步驟是通過分析已識別目標(biāo)，在數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜或知識圖譜中找到能夠與未識別目標(biāo)連通過去的路徑，遍歷路徑上的實(shí)體同時進(jìn)行特征匹配，最后找到與未識別目標(biāo)匹配度最高的識別結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明是一種基于數(shù)據(jù)、信息和知識三層圖譜架構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)目標(biāo)識別方法。主要用于機(jī)器自動智能的識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)。屬于分布式計算和軟件工程學(xué)技術(shù)交叉領(lǐng)域。

背景技術(shù)

最傳統(tǒng)的圖像識別技術(shù)是人工識別，現(xiàn)已經(jīng)可以通過深度學(xué)習(xí)的方法識別出已標(biāo)識的圖像，機(jī)器在反復(fù)識別同一類對象中逐漸模擬出一個方程，這個方程逼近于所識別對象的共同特征，最后達(dá)到識別的目的，但是深度學(xué)習(xí)的方法并不能解決未標(biāo)識圖像的識別問題。知識圖譜已經(jīng)成為用標(biāo)記的有向圖形式表示知識的強(qiáng)大工具，并給出文本信息的語義。知識圖譜是通過將每個項目、實(shí)體或用戶做結(jié)點(diǎn)表示，并且通過邊緣將彼此相互作用的那些結(jié)點(diǎn)鏈接起來構(gòu)造的圖形。結(jié)點(diǎn)之間的邊可以表示任意關(guān)系。與UML類相比，知識圖譜具有更豐富的自然語義，表達(dá)機(jī)制更接近與自然語言，蘊(yùn)含更多更完整的語義信息。現(xiàn)在很少使用UML來建模自動化應(yīng)用程序，其中一個原因是UML缺乏正式的需要對應(yīng)用程序的關(guān)鍵部分進(jìn)行建模的語義，借助本發(fā)明提出的基于數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜和知識圖譜的三層結(jié)構(gòu)關(guān)系框架，進(jìn)行圖像信息識別。本發(fā)明主要是通過借助數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜、知識圖譜的架構(gòu)去正確的識別出盡可能多的未被標(biāo)識過的對象。

發(fā)明內(nèi)容

技術(shù)問題：本發(fā)明主要是引入數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜、知識圖譜架構(gòu)對未標(biāo)識圖像進(jìn)行知識推理，從而自動智能的識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)。本發(fā)明首先分析已識別目標(biāo)，在數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜或知識圖譜中找到能夠與未識別目標(biāo)連通過去的路徑，遍歷路徑上的實(shí)體同時進(jìn)行特征匹配，最后找到與未識別目標(biāo)匹配度最高的識別結(jié)果。

技術(shù)方案：本發(fā)明是一種策略性方法，可以應(yīng)用于圖片或者攝像機(jī)的圖像目標(biāo)識別，有助于解決當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)中未標(biāo)識實(shí)體目標(biāo)的識別問題。本發(fā)明主要是引入數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜、知識圖譜架構(gòu)對未標(biāo)識圖像進(jìn)行知識推理，從而實(shí)現(xiàn)自動智能的識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)。實(shí)施方案是通過分析已識別目標(biāo)，在數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜或知識圖譜中找到能夠與未識別目標(biāo)連通過去的路徑，遍歷路徑上的實(shí)體同時進(jìn)行特征匹配，最后找到與未識別目標(biāo)匹配度最高的識別結(jié)果。在知識圖譜中我們定義了where、when和實(shí)體結(jié)點(diǎn)之間的語義關(guān)系如圖1所示：

1.充分必要關(guān)系：在when和where確定的條件下結(jié)點(diǎn)A一定存在，同時若結(jié)點(diǎn)A存在，可以得到確定的where或when；

2.充分不必要關(guān)系：在when和where確定的條件下結(jié)點(diǎn)A一定存在，但若結(jié)點(diǎn)A存在，where和when無法確定；

3.必要不充分條件：在when和where確定的條件下結(jié)點(diǎn)A不一定存在，但若結(jié)點(diǎn)A存在，where或when可以唯一確定；

4.既不充分也不必要條件：在when和where確定的條件下結(jié)點(diǎn)A不一定存在，同時若結(jié)點(diǎn)A存在，where或when也無法確定。