[发明专利]基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法有效
申请号: | 201810037199.3 | 申请日: | 2018-01-15 |
公开(公告)号: | CN108228868B | 公开(公告)日: | 2019-07-23 |
发明(设计)人: | 段玉聪;何诗情;宋正阳;靖蓉琦;姜懿芮 | 申请(专利权)人: | 海南大学 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06N5/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 570228 海*** | 国省代码: | 海南;46 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图谱 图像 目标识别 图像信息 分布式计算 软件工程学 并列关系 交互关系 图像分类 图像识别 信息识别 隐藏信息 直接观察 自动智能 推理 架构 观察 | ||
1.一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法,其建立了数据图谱、信息图谱、知识图谱架构,首先将识别图像中可以观察到的图像与数据图谱结合,实现图像分类,然后将图像中显示的交互关系与信息图谱结合,找到并列关系,最后在知识图谱中的路径上经过知识推理找到隐藏信息,实现信息识别,具体流程如下:
步骤1)根据已有图像资源,建立基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的框架;
步骤2)输入待识别图像;
步骤3)进行图像分割,提取出图像中具有指定特征的部分,作为图像分割模块的输入;
遍历数据图谱,对其进行图像分类,分为A、B、C;
步骤4)基于步骤3)中提取出的图像指定特征对图像进行关系提取;
步骤5)基于步骤3)中获得的图像分类结果,遍历信息图谱,找到两两实体之间的直接交互关系,如果实体E1和实体E2之间的两个交互关系、可以同时出现,且同时出现的频率大于一个阈值,则称这两个交互关系为并列关系;
步骤6)基于步骤3)中获得的图像分类结果,遍历知识图谱,找到图像中所有实体之间的关系路径;
步骤7)将步骤4)中提取到的图像关系与步骤5)中获得的实体之间的关系进行匹配,并找到图像关系在信息图谱中对应的所有并列关系;
步骤8)在步骤6)得到的关系路径上找到一条可以一直成立的并列关系,且这个并列关系与步骤4中获得的图像关系不同,则称这个并列关系为隐藏信息;
步骤9)输出隐藏信息,即信息识别结果。
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