[发明专利]基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法

摘要

本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。该方法的目的是使机器自动智能的进行图像识别，找到图像中无法直接观察到的信息。本发明建立了数据图谱、信息图谱、知识图谱架构，首先将识别图像中可以观察到的图像与数据图谱结合，实现图像分类，然后将图像中显示的交互关系与信息图谱结合，找到并列关系，最后在知识图谱中的路径上经过知识推理找到隐藏信息，实现信息识别。

主权项

1.一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法，其建立了数据图谱、信息图谱、知识图谱架构，首先将识别图像中可以观察到的图像与数据图谱结合，实现图像分类，然后将图像中显示的交互关系与信息图谱结合，找到并列关系，最后在知识图谱中的路径上经过知识推理找到隐藏信息，实现信息识别，具体流程如下：步骤1）根据已有图像资源，建立基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的框架；步骤2）输入待识别图像；步骤3）进行图像分割，提取出图像中具有指定特征的部分，作为图像分割模块的输入；遍历数据图谱，对其进行图像分类，分为A、B、C；步骤4）基于步骤3）中提取出的图像指定特征对图像进行关系提取；步骤5）基于步骤3）中获得的图像分类结果，遍历信息图谱，找到两两实体之间的直接交互关系，如果实体E₁和实体E₂之间的两个交互关系、可以同时出现，且同时出现的频率大于一个阈值，则称这两个交互关系为并列关系；步骤6）基于步骤3）中获得的图像分类结果，遍历知识图谱，找到图像中所有实体之间的关系路径；步骤7）将步骤4）中提取到的图像关系与步骤5）中获得的实体之间的关系进行匹配，并找到图像关系在信息图谱中对应的所有并列关系；步骤8）在步骤6）得到的关系路径上找到一条可以一直成立的并列关系，且这个并列关系与步骤4中获得的图像关系不同，则称这个并列关系为隐藏信息；步骤9）输出隐藏信息，即信息识别结果。