[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

• 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

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W_i，j，得到特征空間正則化圖L_C；

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(jìn)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L_D；基于特征空間正則化圖L_C約束、字典原子圖L_D約束及稀疏編碼A，采用交替更新并自適應(yīng)擴(kuò)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(jìn)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C^D，根據(jù)字典原子使用數(shù)量閾值及字典原子使用數(shù)量C^D對字典原子編碼權(quán)重d_i進(jìn)行更新；

S4.3、獲得當(dāng)前更新字典原子項(xiàng)d_j，并依次更新字典原子項(xiàng)d_j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d_i進(jìn)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(jìn)行特征重構(gòu)，自適應(yīng)擴(kuò)大分類權(quán)重并利用分類器W進(jìn)行標(biāo)簽概率預(yù)測，根據(jù)標(biāo)簽預(yù)測概率進(jìn)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x_i，每個特征向量x_i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W_i，j；

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

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(jìn)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Ω_j進(jìn)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d_i進(jìn)行更新的過程為：判斷字典原子使用數(shù)量C^D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C^D大于字典原子使用數(shù)量閾值則將字典原子編碼權(quán)重d_i進(jìn)行更新；若字典原子使用數(shù)量C^D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d_i。

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(jìn)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C^K，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C^K對測試特征的分類權(quán)重A_test[k,i]進(jìn)行更新；

S5.3、采用稀疏編碼A_test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。