[發(fā)明專利]基于粒度及關(guān)聯(lián)信息的物體類別識別模型構(gòu)建方法及應(yīng)用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010517984.6
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN111814554B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱昌明;苗奪謙
• 申請（專利權(quán)）人: 同濟(jì)大學(xué)
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/74;G06N3/04;G06Q10/08
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 丁云

1.一種基于粒度及關(guān)聯(lián)信息的物體類別識別模型構(gòu)建方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

S1、獲取訓(xùn)練樣本圖像中物體的特征信息和類別信息，構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

S2、基于特征信息分別提取訓(xùn)練樣本圖像的粗粒度特征和細(xì)粒度特征構(gòu)成粗粒度特征矩陣X_C和細(xì)粒度特征矩陣X_D，同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練樣本圖像類別信息構(gòu)建粗類別矩陣Y_C和細(xì)類別矩陣Y_D；

S3、分別構(gòu)建不同粒度下的關(guān)聯(lián)函數(shù)，包括，

粗粒度和細(xì)粒度下的類別-類別關(guān)聯(lián)函數(shù)f_SC、f_SD：S_C＝f_SC(Y_C)、S_D＝f_SD(Y_D)，其中，S_C、S_D分別為粗粒度和細(xì)粒度下的類別-類別關(guān)聯(lián)度，

粗粒度和細(xì)粒度下的特征-特征關(guān)聯(lián)函數(shù)f_VC、f_VD：V_C＝f_VC(X_C)、V_D＝f_VD(X_D)，其中，V_C、V_D分別為粗粒度和細(xì)粒度下的特征-特征關(guān)聯(lián)度，

粗粒度和細(xì)粒度下的類別-特征關(guān)聯(lián)函數(shù)f_WC、f_WD：W_C＝f_WC(X_C，Y_C)、W_D＝f_WD(X_D，Y_D)，其中，W_C、W_D分別為粗粒度和細(xì)粒度下的類別-特征關(guān)聯(lián)度，

同時(shí)基于關(guān)聯(lián)函數(shù)建立粗粒度、細(xì)粒度下的關(guān)聯(lián)約束函數(shù)f_RC、f_RD：R_C＝f_RC(S_C，V_C，W_C)，R_D＝f_RD(S_D，V_D，W_D)，其中，R_C、R_D分別為粗粒度和細(xì)粒度下的關(guān)聯(lián)約束度；

S4、基于粗粒度、細(xì)粒度下的關(guān)聯(lián)函數(shù)和關(guān)聯(lián)約束函數(shù)構(gòu)建關(guān)聯(lián)衡量模型的目標(biāo)函數(shù)；

S5、求解目標(biāo)函數(shù)確定粗粒度、細(xì)粒度下的關(guān)聯(lián)函數(shù)并得到類別-類別關(guān)聯(lián)度最優(yōu)解、特征-特征關(guān)聯(lián)度最優(yōu)解以及類別-特征關(guān)聯(lián)度最優(yōu)解；

S6、根據(jù)最優(yōu)解確定粗粒度、細(xì)粒度下的類別識別函數(shù)：

其中，分別為粗粒度、細(xì)粒度下的類別-特征關(guān)聯(lián)度最優(yōu)解，分別為待識別的圖像中物體的粗粒度特征矩陣和細(xì)粒度特征矩陣，為待確定的粗粒度類別和細(xì)粒度類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于粒度及關(guān)聯(lián)信息的物體類別識別模型構(gòu)建方法，其特征在于，步驟S2中通過卷積自編碼器進(jìn)行粗粒度特征提取。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于粒度及關(guān)聯(lián)信息的物體類別識別模型構(gòu)建方法，其特征在于，步驟S2中通過循環(huán)注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行細(xì)粒度特征提取。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于粒度及關(guān)聯(lián)信息的物體類別識別模型構(gòu)建方法，其特征在于，步驟S3中粗粒度下的關(guān)聯(lián)約束函數(shù)具體為：

其中，上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置，為W_C的拉普拉斯矩陣，||*||表示二范數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于粒度及關(guān)聯(lián)信息的物體類別識別模型構(gòu)建方法，其特征在于，細(xì)粒度下的關(guān)聯(lián)約束函數(shù)具體為：

其中，上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置，為W_D的拉普拉斯矩陣，||*||表示二范數(shù)。