基于尺度学和关联标号传播的自动图像语义标注方法

摘要

本发明涉及一种基于尺度学和关联标号传播的自动图像语义标注方法。首先读取图像库，对每幅图像提取全局和局部特征描述子；然后将特征描述子送入基于结构化支持向量机的模型中学图像间的距离尺度—马氏距离，接着对关键词之间的内在联系进行直接建模，并将已经学好的马氏距离嵌入到建立好的标号传播模型中，求得每个关键词属于待标注图像的置信度得分，最后对关键词的置信度得分设定阈值，将得分高于该阈值的关键词分配给待标注图像，完成标注过程。本发明中的基于结构化支持向量机的学算法模型可以有效地解决图像间相似性度量的问题，嵌入式关联标号传播模型充分地挖掘了关键词之间的内在联系，有效提高了图像标注和图像检索的准确性。

主权项

一种基于尺度学习和关联标号传播的自动图像语义标注方法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤1：读取图像库，提取每幅图像的特征描述子；步骤2：通过尺度学习得出图像间相似性度量；步骤3：对图像的关键词之间的内在联系进行关系建模；步骤4：将所述步骤2中学习到的相似性度量嵌入到关键词建模的过程中；步骤5：得出待标注图像的关键词的置信度得分，设定阈值，将置信度得分大于阈值的关键词分配给待标注图像，完成标号传播。