[發明專利]一種基于支持向量機的圖像自動標注方法及裝置

有效

• 申請號: 201810398512.6
• 申請日: 2018-04-28
• 公開（公告）號: CN108647264B
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 黃海;劉哲;田耒;景曉軍
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 李欣;馬敬

本申請實施例提供了一種基于支持向量機的圖像自動標注方法，屬于圖像自動標注技術領域。所述方法包括：獲取預先存儲的待標注圖片，通過所述多種視覺特征提取算法，分別對所述待標注圖片進行視覺特征提取，得到多個視覺特征向量，通過所述多個視覺特征向量計算所述待標注圖片的總特征向量，根據所述總特征向量在預先存儲的語義概念坐標系中對應的第一位置點，以及目標語義概念在所述語義概念坐標系中對應的語義概念邊界，判斷所述待標注圖片是否包含所述目標語義概念，如果所述待標注圖片包含所述目標語義概念，則將所述待標注圖片保存至所述目標語義概念對應的語義組中。采用本發明可以提高圖像自動標注的準確率。

技術領域

本申請涉及圖像自動標注技術領域，特別是涉及一種支持向量機的圖像自動標注方法及裝置。

背景技術

隨著網絡信息時代的發展，海量圖像信息充斥于各大網絡平臺的圖片庫中，用戶對從圖片庫中快速、準確獲取目標圖片的需求日益強烈，因此，圖像自動標注技術作為圖像檢索和未知圖像理解的關鍵技術受到了越來越多的關注。

目前圖像自動標注方法有傳統的人工標注和圖像自動標注兩種。傳統的人工標注圖像流程為：某一個工作人員讀取待標注圖片中的關鍵信息，將關鍵信息作為語義概念標注在圖片上，然后將包含同一語義概念的圖片放置在同一個語義組中，便于分類管理。

人工標注圖像受限于人眼分辨率及主觀認識，不能有效的讀取一些模糊圖片的關鍵信息，無法獲取待標注圖片更多的視覺特征，圖像標注的準確率低。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種基于支持向量機的圖像自動標注方法及裝置，以實現提取待標注圖像更多的視覺特征，提高圖像自動標注的準確率。

具體技術方案如下：

第一方面，提供了一種基于支持向量機的圖像自動標注方法，所述方法應用于圖像搜索服務器，所述圖像搜索服務器中預先存儲有圖像自動標注模型，所述圖像自動標注模型包含多種視覺特征提取算法和支持向量機，所述方法包括：

獲取預先存儲的待標注圖片；

通過所述多種視覺特征提取算法，分別對所述待標注圖片進行視覺特征提取，得到多個視覺特征向量；

通過所述多個視覺特征向量計算所述待標注圖片的總特征向量，根據所述總特征向量在預先存儲的語義概念坐標系中對應的第一位置點，以及目標語義概念在所述語義概念坐標系中對應的語義概念邊界，判斷所述待標注圖片是否包含所述目標語義概念；

如果所述待標注圖片包含所述目標語義概念，則將所述待標注圖片保存至所述目標語義概念對應的語義組中。

可選的，所述方法還包括：

獲取預先存的訓練圖像集，其中，所述訓練圖像集包括多個圖像樣本，以及每個圖像樣本包含的語義概念；

基于所述訓練圖像集，對預先存儲的初始訓練模型進行訓練，得到所述圖像自動標注模型。

可選的，所述基于所述訓練圖像集，對預先存儲的初始訓練模型進行訓練，包括：

對所述訓練圖像集按照語義概念進行分組，得到多個語義組；

針對每個語義組，通過所述多種視覺特征提取算法，分別提取該語義組中各圖像樣本的視覺特征，得到所述各圖像樣本對應的多個視覺特征向量；

根據所述各圖像樣本對應的多個視覺特征向量，確定所述各圖像樣本對應的總特征向量，通過支持向量機內預存的聯合SVM核函數，將所述各圖像樣本對應的總特征向量映射到預存的核空間中的空間坐標點；

通過支持向量機和所述各圖像樣本的空間坐標點，計算該語義組對應的語義概念在所述核空間中的語義概念邊界；