[发明专利]基于图片内容的用户兴趣提取方法

权利要求书

1.一种基于图片内容的用户兴趣提取方法，预先建立图片数据库，数据库中的每张图片都设置有表示其相关兴趣的标注信息，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、建立兴趣树，该树结构中包括根节点以及表示用户兴趣的子节点；

步骤二、对用户的每一张图片进行图像检索，该步骤具体操作为：

步骤（101）、提取图片的Hessian-Affine区域；

步骤（102）、提取Hessian-Affine区域的图像特征点的SIFT特征值；

步骤（103）、对图像特征点进行聚类得到视觉关键字，并计算该视觉关键字的汉明码，图片的每一个视觉关键字转化成一个64维汉明码用于检索；

步骤（104）、通过视觉关键字，根据词袋模型，在图片数据库中检索匹配的图片；

步骤（105）、将所有匹配的图片进行打分，并按照得分的高低进行排序并显示，其中每张图片都有表示其语义内容的标注，这里的标注就是相对应的兴趣单词的ID，将图片的得分和其标注进行存储；

步骤三：用户兴趣挖掘，根据步骤二得到的数据，对其按照得分进行归一化计算：

Si=Si/Σi=1nSi,]]>

其中S_i为得分排序为第i名的图片的得分，n为检索出的图片的数量；对得到的数据再次进行打分：

S_i＝S_i+1/2ⁱ+num/2ⁱ,

其中i为图片按照得分的排序位置，num为前i张图片中与第i张图片有相同标注的图片的数量；实现根据用户的兴趣分布对步骤二得到的数据进行处理；

步骤四、对具有相同标注的分数进行合并，按照合并后分数的高低进行排序，根据合并后分数的高低，对每一个标注与兴趣书中的兴趣进行比较，根据其离根节点的距离判定其相对应的兴趣，并把兴趣相同的分数合并，按照分数的高低进行排序，这样就根据一张图片得到了用户的兴趣分布；

重复以上步骤一至步骤四，对相册中所有图片得到的兴趣按照兴趣的类别进行合并，按照合并后的分数的高低进行排序和统计，从而得到该用户的兴趣分布。

2.如权利要求1所述的基于图片内容的用户兴趣提取方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：

利用以上步骤得到多位用户的兴趣分布，并将其存储下来；根据每位用户的兴趣分布，把拥有相同或相似兴趣的用户归为一个小组，每一个用户会有多个兴趣，这样每个用户会分到多个兴趣小组里，实现了通过用户相册得到的兴趣对用户的划分，从而得到兴趣小组分类。

3.如权利要求1所述的基于图片内容的用户兴趣提取方法，其特征在于，所述兴趣树的根节点不表示任何兴趣，只作为一个已知节点存在，二级节点代表泛化的兴趣，其子节点表示更具体的兴趣，以此类推，节点所在的层级越深，其表示的兴趣表示就越具体。

4.如权利要求1所述的基于图片内容的用户兴趣提取方法，其特征在于，所述步骤（103）中的倒排索引中的视觉关键字的距离定义为两个64维汉明码之间的不同的位数的个数，超出一定阈值就认为不匹配。

5.如权利要求1所述的基于图片内容的用户兴趣提取方法，其特征在于，所述步骤（103）中64维汉明码的生成过程如下，

生成随机正定矩阵，维数为128*64；

对于属于同一视觉关键字的特征，通过随机正定矩阵映射为64维特征；

计算生成的64维特征集合每一维上的中值；

对于图像的64维特征，若大于等于该维的中值，则对应位设为1，否则置为0，由此得到64维汉明码。