发明名称 用于图像处理的计算机实施的方法、计算机程序产品和计算机系统
摘要 本说明书具体涉及一种用于图像处理的计算机实施的方法、计算机程序产品和计算机系统,所述方法包括:‑接收至少一个用户图像;‑通过如下操作识别用户图像的多个图像分类元素:‑‑向用户图像分配初始分类,其中初始分类基于与用户图像相关联的时域数据;‑‑确定至少一个全局描述用户图像的内容的图像标签;‑‑针对每个图像标签计算标签正确性值;‑‑识别用户图像的至少一个图像成分;‑‑针对每个图像成分计算成分正确性值;‑‑利用标签正确性值和成分正确性值使图像标签和图像成分相关,由此识别相关的图像标签和相关的图像成分;‑‑应用规则以确定用户图像的类别,其中规则基于如下至少一项:时域数据、相关的图像标签和相关的图像成分;以及‑产生包括以下图像分类元素的用户图像的最终分类:初始分类、相关的图像标签、相关的图像成分和类别。
申请公布号 CN103069415B 申请公布日期 2016.10.26
申请号 CN201180039649.9 申请日期 2011.06.30
申请人 埃森哲环球服务有限公司 发明人 G·卡普佐;M·伯希尼;F·玛莫利蒂
分类号 G06F17/30(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06K9/72(2006.01)I 主分类号 G06F17/30(2006.01)I
代理机构 北京市金杜律师事务所 11256 代理人 酆迅;黄耀钧
主权项 一种用于图像处理的方法,所述方法包括:‑接收至少一个用户图像;‑通过如下操作识别所述用户图像的多个图像分类元素:‑‑向所述用户图像分配初始分类,其中所述初始分类基于与所述用户图像相关联的时域数据;‑‑从所述用户图像提取至少一个表征特征并且将提取的所述表征特征与一个词典匹配,其中所述词典界定表征特征值和概念之间的映射,其中所述词典中的每个概念与引用图像相关联;‑‑经由学习机分类器比较提取的所述表征特征的值与所述词典中的所述表征特征的值;‑‑由所述学习机分类器针对多个所述概念计算标签正确性值,其中所述多个所述概念中的每个概念是全局描述所述用户图像的内容的图像标签,其中每个标签正确性值指示对应的所述图像标签精确描述所述用户图像的概率;‑‑识别所述用户图像的至少一个图像成分,其中所述图像成分是使用图像分割算法识别的所述用户图像的一部分;‑‑针对每个图像成分计算成分正确性值,其中所述成分正确性值指示所述图像成分已被精确识别的概率;‑‑利用所述标签正确性值和所述成分正确性值将多个所述图像标签和所述图像成分相关,其中当最高标签正确性值和第二高标签正确性值足够相似以使得为主的图像标签无法被确定性地确定时,所述相关利用识别的所述图像成分以排除所述图像标签之一,由此识别相关的图像标签和相关的图像成分;‑‑应用语义规则以确定所述用户图像的类别,其中所述语义规则基于如下至少一项:所述时域数据、所述相关的图像标签和所述相关的图像成分;以及‑‑产生包括以下图像分类元素的所述用户图像的最终分类:所述初始分类、所述相关的图像标签、所述相关的图像成分和所述类别。
地址 爱尔兰都柏林