[发明专利]一种基于视觉显著性分析的恐怖图像识别方法及系统无效

专利信息
申请号: 201310279120.5 申请日: 2013-07-04
公开(公告)号: CN103440494A 公开(公告)日: 2013-12-11
发明(设计)人: 李兵;胡卫明;吴偶 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 宋焰琴
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于视觉显著性分析的恐怖图像识别方法及系统。该方法包括:建立包括恐怖图像样本和非恐怖图像样本的训练集;利用图像视觉显著性分析算法对每一幅训练样本图像进行视觉显著性分析,以得到每幅训练样本图像的视觉显著图;将每幅训练样本图像划分成W×W小图像块,并对每个图像块提取视觉和情感特征,并利用基于视觉显著性的词包表示模型得到每幅训练样本图像的视觉单词直方图表示;利用得到的每幅训练样本图像的视觉单词直方图及其对应的标签训练支持向量机以得到恐怖图像的分类模型,并利用该分量模型对新的测试图像进行识别,判断其是否为恐怖图像。本发明可应用到Web恐怖图像过滤以及图像情感语义识别等领域,具有广阔的应用前景。
搜索关键词: 一种 基于 视觉 显著 分析 恐怖 图像 识别 方法 系统
【主权项】:
一种基于视觉显著性分析的恐怖图像识别方法,其特征在于,该方法包括:步骤1:建立包括恐怖图像样本和非恐怖图像样本的训练集;步骤2:利用图像视觉显著性分析算法对每一幅训练样本图像进行视觉显著性分析,以得到每幅训练样本图像的视觉显著图;步骤3:将每幅训练样本图像划分成W×W小图像块,并对每个图像块提取视觉和情感特征,并利用基于视觉显著性的词包表示模型得到每幅训练样本图像的视觉单词直方图表示,其中W为自然数;步骤4:利用得到的每幅训练样本图像的视觉单词直方图及其对应的标签训练支持向量机以得到恐怖图像的分类模型,并利用该分量模型对新的测试图像进行识别,判断其是否为恐怖图像。
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