[发明专利]一种基于树结构的图像分类方法及其系统

摘要

本发明公开了一种基于树结构的图像分类方法及其系统，其中该方法包括步骤一，提供具有标签信息的样本集合，以及根据标签信息的语义相关性构建的语义树结构；步骤二，根据该样本集合与该语义树结构，通过模型训练得到一组有监督的码本和分类器模型；步骤三，对于测试图像，利用训练得到的有监督的码本组生成多个中间层特征表示，根据该中间层特征表示并利用分类器模型预测该测试图像的类别标签。本发明克服了现有码本（特征）学习不能有效应对海量类别的分类问题。

主权项

一种基于树结构的图像分类方法，其特征在于，包括：步骤一，提供具有标签信息的样本集合，以及根据标签信息的语义相关性构建的语义树结构；步骤二，根据该样本集合与该语义树结构，通过模型训练得到一组有监督的码本和分类器模型；步骤三，对于测试图像，利用训练得到的有监督的码本组生成多个中间层特征表示，根据该中间层特征表示并利用分类器模型预测该测试图像的类别标签；所述步骤二中，包括：进行码本与分类器模型更新迭代，利用当前码本对样本图像中的局部特征进行编码，利用空间融合策略将属于该样本图像的点的编码融合生成该样本图像的中间层特征表示，利用该中间层特征表示训练更新分类器模型和码本；所述步骤三中，包括：对该测试图像，在该语义树结构的根节点通过对应的码本进行编码并利用空间融合策略生成对应的图像特征，根据根节点对应的图像特征与判别孩子节点的分类器模型得到响应值，选择响应值最大的节点，并在该节点通过对应的码本获取对应的图像特征，以此类推，直到到达叶子节点，得到最后的类别标签。