[发明专利]基于半监督关系主题模型的弱标签社交图像识别方法

权利要求书

1.一种基于半监督关系主题模型的弱标签社交图像识别方法，包括：

(1)输入带用户标签的图像集，提取图像集每幅图像的特征，以图像集中每个图像的特征为顶点，图像间的标签关系为边的权重，构建图像间关系无向图。

(2)根据图像间关系无向图，建立半监督关系主题模型：

(2a)对图像在主题上的概率分布随机采样，得到图像主题的采样样本；

(2b)根据图像主题的采样样本，估计图像主题的视觉单词分布参数；

(2c)对图像主题的采样样本求均值，结合图像间的权重关系，估计图像间主题相似度；

(2d)根据图像主题的视觉单词分布参数以及图像间的相似度，得出半监督关系主题公式：

p(w,l,y,θ,φ,z|α,β,η)=Πd∈Dp(θd|α)Πn∈Ndp(zdn|θd)p(wdn|φzdn)]]>

其中w表示视觉单词向量，l表示图像间关系，y表示图像类别，θ表示图像主题概率分布矩阵，φ表示视觉单词分布参数，z表示主题，α,β表示狄利克雷参数，η表示类别标记的分布，D表示图像集，d,d'表示图像集中的两幅不同图像，θ_d表示图像d的主题概率分布，N_d表示图像d中视觉单词个数，n表示视觉单词的序号，z_dn表示图像d中第n个视觉单词的主题，w_dn表示图像d中第n个视觉单词，φ_zdn表示主题z_d,n的概率分布，J表示主题向量，k表示主题的序号，φ_k表示主题k的概率分布，y_d表示图像d的类别，分别表示图像集中两幅不同图像d,d'的主题均值，l_d,d'表示图像集中两幅不同图像d,d'的权重关系。

(3)根据半监督关系主题模型，预测图像的类别，完成图像的识别。