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[發(fā)明專利]一種基于雙圖正則化約束和字典學(xué)習(xí)的圖像自動標(biāo)注方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011493799.4 申請日: 2020-12-17
公開(公告)號: CN112487231B 公開(公告)日: 2021-08-27
發(fā)明(設(shè)計)人: 王振武 申請(專利權(quán))人: 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)
主分類號: G06F16/58 分類號: G06F16/58;G06F16/55
代理公司: 北京東方盛凡知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11562 代理人: 王穎
地址: 100083 *** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 正則 約束 字典 學(xué)習(xí) 圖像 自動 標(biāo)注 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于雙圖正則化約束和字典學(xué)習(xí)的圖像自動標(biāo)注方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1、構(gòu)建圖像測試集和訓(xùn)練集,根據(jù)圖像訓(xùn)練集和測試集提取圖像特征,得到圖像特征集X;

S2、采用漢明損失和高斯核函數(shù)計算圖像間相似度權(quán)重Wi,j,得到特征空間正則化圖LC

S3、構(gòu)建初始稀疏字典D0根據(jù)初始稀疏字典D0對圖像特征集X進行稀疏重構(gòu)得到初始稀疏編碼A;

S4、采用凸優(yōu)化工具獲得字典原子圖LD;基于特征空間正則化圖LC約束、字典原子圖LD約束及稀疏編碼A,采用交替更新并自適應(yīng)擴大編碼權(quán)重得到最優(yōu)稀疏字典D和分類器W,具體過程為:

S4.1、初始化字典D(0)及分類器W(0),得到聯(lián)合字典并通過聯(lián)合字典對特征和標(biāo)簽進行稀疏重構(gòu),得到稀疏編碼

S4.2、根據(jù)稀疏限制T0和測試集樣本數(shù)量M1得到字典原子使用數(shù)量閾值并統(tǒng)計各個字典原子的使用數(shù)量CD,根據(jù)字典原子使用數(shù)量閾值及字典原子使用數(shù)量CD對字典原子編碼權(quán)重di進行更新;

S4.3、獲得當(dāng)前更新字典原子項dj,并依次更新字典原子項dj和稀疏編碼,直到收斂;

S4.4、根據(jù)步驟S4.2對字典原子編碼權(quán)重di進行更新,得到最終的聯(lián)合字典即為最優(yōu)的稀疏字典D和分類器W;

S5、根據(jù)最優(yōu)稀疏字典D進行特征重構(gòu),自適應(yīng)擴大分類權(quán)重并利用分類器W進行標(biāo)簽概率預(yù)測,根據(jù)標(biāo)簽預(yù)測概率進行圖像的自動標(biāo)注。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙圖正則化約束和字典學(xué)習(xí)的圖像自動標(biāo)注方法,其特征在于,所述測試集和所述訓(xùn)練集分別包含若干個特征向量xi,每個特征向量xi包含若干個連續(xù)特征和離散特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙圖正則化約束和字典學(xué)習(xí)的圖像自動標(biāo)注方法,其特征在于,所述步驟S2的具體過程為:

S2.1、根據(jù)漢明損失計算圖像離散特征間相似度的權(quán)重

S2.2、根據(jù)高斯核函數(shù)計算圖像連續(xù)特征間相似度的權(quán)重

S2.3、根據(jù)圖像離散特征間相似度的權(quán)重和圖像連續(xù)特征間相似度的權(quán)重計算圖像間的相似度的權(quán)重Wi,j

S2.4、根據(jù)圖像間的相似度的權(quán)重Wi,j得到數(shù)據(jù)空間正則化圖LC

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙圖正則化約束和字典學(xué)習(xí)的圖像自動標(biāo)注方法,其特征在于,所述步驟S3的具體過程為:

S3.1、獲得初始化的稀疏編碼A(0),并設(shè)置誤差變量Z(0)及縮放變量U(0)

S3.2、對稀疏編碼A(0)、誤差變量Z(0)及縮放變量U(0)進行迭代更新,直到收斂;

S3.3對誤差變量Z(k)及誤差變量約束Ωj進行更新,根據(jù)最終的誤差變量Z(k)得到稀疏編碼A。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙圖正則化約束和字典學(xué)習(xí)的圖像自動標(biāo)注方法,其特征在于,所述對字典原子編碼權(quán)重di進行更新的過程為:判斷字典原子使用數(shù)量CD是否大于字典原子使用數(shù)量閾值若字典原子使用數(shù)量CD大于字典原子使用數(shù)量閾值則將字典原子編碼權(quán)重di進行更新;若字典原子使用數(shù)量CD小于字典原子使用數(shù)量閾值則保留原字典原子編碼權(quán)重di

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙圖正則化約束和字典學(xué)習(xí)的圖像自動標(biāo)注方法,其特征在于,所述步驟S5的具體過程為:

S5.1、采用最優(yōu)稀疏字典D對測試集進行稀疏重構(gòu),得到稀疏編碼

S5.2、根據(jù)稀疏限制T0和訓(xùn)練集數(shù)量M1得到字典原子使用數(shù)量閾值并統(tǒng)計各個字典原子的使用數(shù)量CK,根據(jù)字典原子使用數(shù)量閾值及各個字典原子的使用數(shù)量CK對測試特征的分類權(quán)重Atest[k,i]進行更新;

S5.3、采用稀疏編碼Atest和分類器W得到預(yù)測概率向量

S5.4、計算訓(xùn)練集中屬于某個標(biāo)簽的圖像的標(biāo)簽集的平均長度根據(jù)標(biāo)簽集的平均長度計算測試集的標(biāo)簽集的預(yù)測長度length(y′i);

S5.5、根據(jù)預(yù)測概率向量和預(yù)測長度length(y′i),得到圖像預(yù)測標(biāo)簽集合,完成圖像的自動標(biāo)注。

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