[发明专利]一种图像自动标注算法有效
| 申请号： | 201310514942.7 | 申请日： | 2013-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN103605667A | 公开（公告）日： | 2014-02-26 |
| 发明（设计）人： | 章东平;李艳洁;杨力;芦亚飞 | 申请（专利权）人： | 中国计量学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 315470 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像自动标注算法，包括步骤：步骤（1）图像数据集特征提取：通过对数据集中的图像进行特征提取来获得图像的底层信息；步骤（2）图像训练集选择：通过选择最权威、最标准的数据集进行图像自动标注算法的训练，该数据集要含有多种特征和最丰富的图像资源，从数据集选取n个数据作为训练样本，其中部分样本已标注，其余样本无标注；步骤（3）图像标注算法训练：通过对得到的样本进行特征选择，并采用约束项来优化标注结果；步骤（4）图像自动标注：通过选择阈值，对预测标签进行处理。本发明的基于稀疏结构特征选择的图像标注方法实现了对图像自动标注，具有开创性意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 自动 标注 算法 | ||
【主权项】：
一种图像自动标注算法，包括步骤：步骤（1）图像数据集特征提取：通过对数据集中的图像进行特征提取来获得图像的底层信息；步骤（2）图像训练集选择：通过选择最权威、最标准的数据集进行图像自动标注算法的训练，该数据集要含有多种特征和最丰富的图像资源，从数据集选取n个数据作为训练样本，其中部分样本已标注，其余样本无标注；步骤（3）图像标注算法训练：通过对得到的样本进行特征选择，并采用约束项来优化标注结果；步骤（4）图像自动标注：通过选择阈值，对预测标签进行处理。
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