一种基于最小代价路径进行图像标签传播的方法

摘要

本公开涉及一种基于最小代价路径进行图像标签传播的方法，所述方法通过构建图并对图的稀疏矩阵进行重构，解决了由于图只存在每个节点的若干个近邻节点而导致完全无向图变稀疏有向图的缺陷；利用改进的最小生成树算法对数据进行快速分类，以此来降低算法的时间复杂度并到达到所有数据完全分类的目的。本公开从无标记图像数据样本出发寻找他们自己得到标签的最佳路径，确保每个图像数据样本都能被有效的分类，确保任何一个点都只被传播一次标签；改进了稀疏近邻矩阵的构建，减小了图像数据样本标签在传播的过程中因近邻矩阵而导致传播不完全、不正确的问题；由于算法在不同标记之间传播的阻断性，使得该算法能够运用在大规模多标记的多分类数据中。

主权项

一种基于最小代价路径进行图像标签传播的方法，其特征在于，所述方法通过下述步骤找到无标记图像数据样本节点的标记：S1、对包括有标记图像数据样本和无标记图像数据样本的图像数据样本构建能够表达所有无标记图像数据样本节点的近邻情况的无向连通图G，所述图像数据样本的前l(l＜＜n)个图像数据样本为已标记图像数据样本，其余为无标记图像数据样本；图G中的每个节点为一个图像数据样本，且每一个图像数据样本x_i，都属于C类中的一个，其中C＝{1...c}；S2、基于图G得到边矩阵W，所述边矩阵W的元素w_ij为图像数据样本节点x_i到x_j之间的距离；S3、将边矩阵W重置为W′以避免由于图中只存在每个图像数据样本节点的若干个近邻节点而导致的完全无向图变成稀疏有向图；S4、从任意一个无标记图像数据样本节点x_i出发，基于W′寻找到其传播到某个有标记图像数据样本节点x_j的路径，该路径是无标记图像数据样本节点x_i向其它有标记图像数据样本节点传播过程中具有最小代价的路径，将该路径称为最小代价路径；S5、将无标记图像数据样本节点x_i标记为有标记图像数据样本节点x_j的标记；其中，R^d表示含有所有已标记数据和无标记数据的集合，其中每个数据的维度为d。