[发明专利]交叉描述符学习系统、方法及其程序产品

权利要求书

1.一种使用无标签样本的交叉描述符学习方法，所述方法包括步骤：

a)对于多个无标签样本中的每个提取描述符，每个提取的描述符作为所述多个无标签样本中的相应一个的代表；

b)根据所述每个提取的描述符自动地生成标签，所述每个提取的描述符被用于为所述描述符中的其他描述符自动地生成标签；

c)从生成的所述标签中对于所述的每个提取的描述符产生预测器；以及

d)组合预测器上的预测，根据所组合的预测为每个所述无标签样本生成标签。

2.如权利要求1所述的方法，其中自动地生成标签的步骤(b)包括向标签提供者服务提供所述无标签样本。

3.如权利要求2所述的方法，其中所述交叉描述符学习被执行为搜索，并且其中该标签提供者服务提供多个搜索引擎中的一个。

4.如权利要求1所述的方法，在组合的步骤(d)之前还包括：

d1)提供相应的人工标记的样本，其中利用各个所述相应的人工标记的样本来将用来对所述每个描述符自动地生成所述标签的所述预测器生成为所述描述符中的所述其他描述符中的任何单个或多个的学习代表。

5.如权利要求1所述的方法，其中在组合预测的步骤(d)中，自动地组合预测。

6.如权利要求1所述的方法，其中在步骤(d)中响应于统计学习而组合预测。

7.如权利要求6所述的方法，其中统计学习包括判别式学习。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述统计学习包括支持矢量机学习。

9.如权利要求1所述的方法，其中无标签样本是包括图像、音频、文本和视频的松散信息。

10.如权利要求1所述的方法，其中每个所述标签包括相应的置信度，该置信度在数量上指示由在相应的无标签样本中呈现的标签所代表的对象的似然性并对相应的所述无标签样本进行分类。

11.如权利要求1所述的方法，其中所述标签和相应的置信度对所述无标签样本进行分级。

12.如权利要求1所述的方法，其中各个所述置信度是指示每个标签在相应的样本中的存在或不存在的二进制指示符。

13.如权利要求1所述的方法，其中各个所述置信度是真实值，每个真实值指示每个标签在相应的样本中的存在或不存在。

14.一种交叉描述符学习系统，包括：

存储器，存储多个无标签样本；

描述符提取单元，从所述无标签样本中提取描述符；

自动描述符标签机，为每个提取的描述符、根据其他的提取的所述描述符来生成标签；

交叉描述符预测器，根据所述每个提取的描述符和为每个提取的描述符生成的标签来预测用于所述每个提取的描述符的标签；以及

标签组合单元，组合来自所述交叉描述符预测器的用于所述每个提取的描述符的标签和来自所述自动描述符标签机的标签，所组合的所述标签中的每个被施加到相应的无标签样本。

15.如权利要求14所述的交叉描述符学习系统，其中所述描述符提取单元包括多个描述符提取器。

16.如权利要求15所述的交叉描述符学习系统，其中所述多个描述符提取器包括图像描述符提取器、音频描述符提取器、文本描述符提取器和至少一个视频特征描述符提取器。

17.如权利要求16所述的交叉描述符学习系统，其中至少一个视频特征描述符提取器包括颜色提取器、纹理、形状提取器和频率提取器。

18.如权利要求15所述的交叉描述符学习系统，其中所述自动描述符标签机是多个自动描述符标签机中的一个，每个所述多个自动描述符标签机为从所述多个描述符提取器中的相应一个提取的描述符生成标签。

19.如权利要求18所述的交叉描述符学习系统，其中所述交叉描述符预测器包括多个描述符标签预测器。

20.如权利要求14所述的交叉描述符学习系统，其中所述自动描述符标签机包括描述符标记服务。