[发明专利]一种基于类别分布的自然场景分类排序方法无效
申请号: | 201110355332.8 | 申请日: | 2011-11-11 |
公开(公告)号: | CN102509121A | 公开(公告)日: | 2012-06-20 |
发明(设计)人: | 耿新;谷鹏 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 冯慧 |
地址: | 210096*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 类别 分布 自然 场景 分类 排序 方法 | ||
●技术领域
本发明涉及利用计算机对自然场景分类排序的方法。
●背景技术
目前尚未发现利用计算机通过自然场景图像的多标记排序信息训练模型进行分类排序的技术;但是存在一些利用自然场景图像进行多标记学习的分类排序技术。多标记学习排序技术是利用自然场景图像产生图像中的多标记信息,并且也能够对预测结果中的多标记进行排序。但是一般的自然场景图像多标记排序没有利用之前排序的信息,这就损失了训练集中的排序信息。
随着网络的发展与普及,信息传播量也变得越来越庞大;但同时太多可以选择的信息也给用户的利用带来新的挑战。这些信息最好就是根据用户的兴趣度来排序,将用户感兴趣的排在前面,这样可以使用户更快捷和方便的找到自己所需要的。这样,如何充分利用现有的网络信息资源,及时和准确地获知感兴趣以及有价值的信息显得更加重要。
●发明内容
本发明的目的是提供一种让计算机以类似于人的方式,即观察自然场景图像,对自然场景图像分类排序的自动化方法,该方法的分类排序精度可达到与人类似的水平。
本发明的技术方案为:一种基于类别分布的自然场景分类排序方法,包括如下步骤:
(1)获取用于训练的自然场景的图像集,从图像集中的每个自然场景图像提取特征向量;
(2)从基于用户兴趣度的图像类别分布生成系统获取自然场景图像的分类排序信息数据集;
(3)对每幅自然场景图像的兴趣度分类排序数据集进行规范化;
(4)从输入设备获取待分类排序的自然场景图像,提取特征向量;
(5)若识别机制未训练好,则执行步骤(6),否则转到步骤(7);
(6)用前三步得到的自然场景图像及其对应的分类排序信息作为训练集,采用IIS-LLD算法进行学习,得到自然场景类别分布函数的最佳参数;
(7)将步骤(6)中得到的最佳参数和步骤(4)得到的待分类排序的自然场景图像的特征向量分别代入基于自然场景图像的类别分布函数中,得到对应于该待分类排序自然场景图像的类别分布P(y);
(8)对步骤(7)得到的P(y)中≤0.01的类别看作无关的类别,然后对相关类别的P(y)分布进行分类排序;
其中,步骤(1)和步骤(4)提取特征向量的方法为:把彩色图像转换成CIELUV彩色空间,然后再进行分块的方法抽取自然场景的图像特征。
步骤(3)的具体处理方法为:用一个矩阵表示步骤(1)的图像集中的每一幅自然场景图像的分类排序数据集:矩阵的每一行和每一列分别对应一个类别标记,如果某个标记在所述的自然场景图像中不相关,则把该标记对应的一列全部赋值为0,如果某个标记A在所述的自然场景图像中相关,并且它排在标记B的前面,则在矩阵中A对应的列和B对应的行交叉的位置标记为1,否则标记为0;然后,将获得矩阵每一列为1的个数与矩阵中为1的总数的比值,即得到一个规范的类别分布。
步骤(5)判断类别分布是否训练好的判断依据为T(θ)函数是否收敛,如果收敛则已经训练好,否则没有训练好。
相关定义:(a)样本:一组自然场景图像数据。(b)类别标记:即一个样本中的某一个类别。(c)类别分布:给定一个样本,即自然场景图像,由每个可能的类别标记描述该样本的程度所构成的一种分布。(d)基于用户兴趣度的图像类别分布生成系统:每个用户对每幅自然场景图像中的标记根据自己的兴趣度选择标记,然后系统自动把选择的结果存入数据库。(e)目标分类排序:系统所能够自动获得的类别排序。
有益效果:
1.本发明是基于类别分布的自然场景分类排序方法,它充分利用了训练集中的排序信息,有助于实现信息价值的增值。本发明通过一种名为类别分布的类别表示方法来综合多个用户给出的类别排序结果。所采用的IIS-LLD学习算法可以从这种带有类别分布信息的样本中学习样本与类别排序之间的对应关系,从而不但可以为一幅未知类别的图像预测其所属的多个类别,而且可以把这些类别按照重要性进行排序。
2.本方法完全自动化,不需人的干预,且速度快,准确度高,可以应用于需要场景分类的绝大多数场合。本方法仅仅依赖自然场景图像就能对其标记做出分类排序,这与日常生活中人们对自然场景分类排序的方式类似,因此能够很方便的在日常应用中实施而不会让人感觉麻烦,从而实现很多人性化的应用。
●附图说明
图1是基于类别分布的自然场景分类排序系统的工作流程图。
图2是类别分布示例。
图3是自然场景图像示例。
●具体实施方式
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