[发明专利]交互式迭代图像注释

权利要求书

1.一种用于注释图像数据的系统(100)，所述系统包括：

输入接口(120)，其被配置为访问要注释的所述图像数据(030)；

用户接口子系统(180)，其包括：

用户输入接口(184)，其被配置为从能由用户操作的用户输入设备(080)接收用户输入数据(082)；

显示输出接口(182)，其被配置为向显示器(060)提供显示数据(062)以对所述系统的输出进行可视化；

处理器(140)，其被配置为使用所述用户接口子系统来建立用户接口，所述用户接口使得所述用户能够迭代注释所述图像数据，其中，所述迭代注释的迭代包括：

所述处理器基于先前图像数据部分的经过用户验证的标签来生成针对当前图像数据部分的标签(250)；

经由所述用户接口使得所述用户能够验证和校正所述生成的标签，以获得针对所述当前图像数据部分的经过用户验证的标签；

其中，所述处理器还被配置为：

通过经由加权来组合以下各项的相应输出(220、230)来生成针对所述当前图像数据部分的标签：

标签传播算法，其将所述先前图像数据部分的所述经过用户验证的标签传播到所述当前图像数据部分，以及

用于标记图像数据的机器学习的分类器，其中，所述机器学习的分类器是在经过用户验证的标签和图像数据上训练的并且应用于所述当前图像数据部分的图像数据；并且

使用所述当前图像数据部分的所述经过用户验证的标签和所述图像数据来重新训练所述机器学习的分类器，以获得经过重新训练的机器学习的分类器。

2.根据权利要求1所述的系统(100)，其中，所述处理器(140)被配置为在所述迭代注释的迭代之间或在不同图像数据的所述迭代注释之间重新训练所述机器学习的分类器。

3.根据权利要求1所述的系统(100)，其中，所述处理器(140)被配置为在所述图像数据的所述迭代注释期间或在不同图像数据的所述迭代注释之间调节所述加权。

4.根据权利要求1或3所述的系统(100)，其中，所述处理器(140)被配置为基于量化所述标签传播算法和/或所述机器学习的分类器的注释准确度的度量来确定所述加权。

5.根据权利要求4所述的系统(100)，其中，所述度量基于以下两者之间的差异来量化所述注释准确度：i)所述标签传播算法的输出(220)和/或所述机器学习的分类器的输出(230)与ii)经过用户校正的标签。

6.根据权利要求3所述的系统(100)，其中，所述处理器(140)被配置为通过相对于所述标签传播算法的输出(220)增大对所述机器学习的分类器的输出(230)的加权来调节所述加权。

7.根据权利要求6所述的系统(100)，其中，所述处理器(140)被配置为在所述迭代注释的开始处以零或基本上为零开始对所述机器学习的分类器的输出(230)的所述加权。

8.根据上述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，所述加权包括每个图像数据部分的全局加权和/或每个像素、体素或其他图像子区域的局部加权。

9.根据上述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，所述标签传播算法的输出(220)和/或所述机器学习的分类器的输出(230)是概率图或定义轮廓的一个或多个控制点。

10.根据上述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，所述标签传播算法被配置为基于所述先前图像数据部分与所述当前图像数据部分之间的图像数据的相似性来将所述先前图像数据部分的所述经过用户验证的标签传播到所述当前图像数据部分。

11.根据权利要求10所述的系统(100)，其中，所述标签传播算法是基于片块的标签传播算法。