一种基于汉明嵌入核的图像概念检测方法及其汉明嵌入核

摘要

本发明公开了一种基于汉明嵌入核的图像概念检测方法，包括提取训练图像的局部兴趣点，通过SIFT建立视觉词典；生成局部兴趣点的二进制签名，对汉明嵌入核进行离线训练；生成局部兴趣点的二进制签名；计算二进制签名之间的汉明距离；计算任意局部兴趣点之间的欧氏距离；寻找局部兴趣点之间的最优匹配；生成汉明嵌入核；以及利用汉明核进行图像概念检测。本发明对汉明嵌入进行改进并融入SVM内核用于图像概念检测，增强了视觉词袋模型对不同图像内容和概念的区分能力。本发明还公开了一种汉明嵌入核。

主权项

一种基于汉明嵌入核的图像概念检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a.提取两幅以上训练图像的局部兴趣点，利用尺度不变特征描述符来描述所述局部兴趣点的视觉信息，根据所述描述符利用k‑means算法将所有局部兴趣点进行聚类获得多个类；构建视觉词典，所述视觉词典中的每个视觉单词对应于一个类或者尺度不变特征空间中的一个泰森分区；b.对每一幅图像，根据所述描述符将所述局部兴趣点分配至不同的视觉单词或泰森分区，统计分配到每个视觉单词的局部兴趣点的数量，形成所述图像的视觉词袋特征；c.生成每个局部兴趣点的二进制签名，对汉明嵌入核进行离线训练；d.依据步骤b和步骤c建立两幅以上待检测图像的局部兴趣点的二进制签名；e.对于同一个泰森分区中的局部兴趣点，计算两个局部兴趣点的二进制签名之间的汉明距离，作为所述局部兴趣点之间的距离；f.对于同一个泰森分区内不同待检测图像的局部兴趣点集，根据所述汉明距离计算所述局部兴趣点集中任意局部兴趣点之间的欧式距离；g.依据所述欧氏距离，利用Hungarian算法寻找所述局部兴趣点集之间的最优匹配，计算所述局部兴趣点集之间的距离；h.基于所述距离计和所述局部兴趣点集之间的距离生成汉明嵌入核，所述汉明嵌入核以如下公式表示：其中，σ是表示一个自由参数，s表示视觉词典的大小，c表示一个视觉单词，I_p和I_q分别表示两个图像，表示图像I_p和I_q中分配到视觉单词c上的局部兴趣点集之间的距离；i.利用所述汉明嵌入核为每一个概念u训练一个支持向量机，所述支持向量机用于将所有图像分为含有概念u的图像和不含概念u的图像；利用所述支持向量机对任一给定图像进行概念检测，输出所述图像中含有概念u的概率值。