[发明专利]一种多分类器联合的弱标注图像对象检测方法

摘要

本发明是一种多分类器联合的弱标注图像对象检测方法，包括：输入M个不同标签的弱标注图像集，对其中的所有图片进行对象性分析，生成对象性区域集；对区域集生成图像特征，后对不同标签特征集分别进行聚类；根据聚类的结果，对每个聚类后区域集合训练中层区域分类器；每个分类器分别计算类别属性；输入测试图像，进行对象性分析得到区域块，生成区域特征。使用多分类器进行联合检测，判断出包含该类别对象的区域。本发明在多类别图像对象联合检测方面有良好的表现，可应用于图像对象自动标注，图像对象识别等领域。

主权项

1.一种多分类器联合的弱标注图像对象检测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)图片集预处理：输入包含M个类别标签的弱标注的图像数据集，进行对象性分析得到对象性区域集(box proposals)；(2)生成区域特征，依据不同类别标签进行特征聚类；(3)根据聚类结果，对每个对象性区域集训练中层区域分类器；(4)计算每个中层区域分类器类别属性；(5)根据多分类器联合分析结果，得到联合检测器，用于图像对象检测。