| 主权项 |
1.一种有学习能力之影像内容检索方法,包括: (a)产生复数个训练影像; (b)从该训练影像之正向训练影像中,利用一测试影 像资料库产生一暂时的视觉意念; (c)利用该训练影像之负向训练影像对该暂时的视 觉意念作修正,以产生一最后期望的标的视觉意念 ;以及 (d)根据所找到的该最后期望的标的视觉意念,从一 影像资料库中检索出一组目标影像。2.如申请专 利范围第1项所述之方法,其中该步骤(a)中之该复 数个训练影像(training images)包括一第一部分与一 第二部分,且该第一部份为一使用者所给定的该正 向训练影像或进一步包括至少一负向训练影像;第 二部份为根据一使用者之一前一个查询所找到的 该测试影像资料库;且更进一步地包括将该第一部 份之训练影像标示为该正向或负向训练影像,以及 在步骤(b)中如何计算第一部份训练影像中的每一 询例特征之第一优越函数(goodness function),该第一 优越函数之计算系根据所有的该第一部份之正向 训练影像是否能被排在前N个检索结果内之情况来 决定,该情况是以该第二部分根据该使用者之该前 一个查询所找到的复数个影像当作该测试影像资 料库。3.如申请专利范围第1项所述之方法,其中步 骤(c)包括如何计算由步骤(b)所得的该暂时的视觉 意念(preliminary target concept)的询例特征之第二优越 函数,该第二优越函数之计算系根据所有的该第一 部份之负向训练影像是否不被排在前N个检索结果 内之情况来决定,该情况是以该第二部分根据使用 者该前一个查询所找到的复数个影像当作该测试 影像资料库。4.如申请专利范围第1项所述之方法, 其中该步骤(a)中之复数个训练影像(training images) 包括一第一部份与一第二部份,且该第一部份为该 使用者所给定的一训练影像;该第二部份为根据该 使用者之一前一个查询所找到的复数个影像当作 该测试影像资料库;该第一部份的该训练影像系由 该使用者标示为正向或负向训练影像。5.一种有 学习能力之影像内容检索方法,包括: (a)产生复数个训练影像以包括一第一部份的训练 影像及一第二部分的测试影像资料库; (b)从该第一部份的训练影像中,产生一组第一部份 的该训练影像的所有询例特征; (c)将该第一部份的训练影像的所有询例特征标示 为正向或负向询例特征; (d)若一训练影像被选为一正向训练影像(positive training image),则该正向训练影像中至少含有一正向 询例特征;如果该训练影像被标示为负向训练影像 ,则该训练影像不能有任何的正向询例特征; (e)从该第一部份之该正向训练影像与依该第一部 份之正向询例特征来查询该第二部份之该测试影 像资料库,以产生一暂时的视觉意念; (f)利用该第一部份之该负向训练影像与从该暂时 的视觉意念之询例特征来查询该第二部份之该测 试影像资料库,以产生一最后期望的标的视觉意念 ;以及 (g)根据所找到的该最后期望的标的视觉意念,从一 影像资料库中检索出一组目标影像。6.如申请专 利范围第5项所述之方法,其中步骤(e)包括(1)计算 该第一部份之正向训练影像中的正向询例特征与 第一部份之每一正向训练影像间的第一距离;(2)计 算该第一部份正向训练影像中的正向询例特征与 该第二部份之测试影像资料库间每一影像Bk的第 二距离;(3)计算所有第二距离小于在(1)所计算的第 一距离之影像个数;(4)如果该个数小于一筛选値, 则对该第一部份之正向训练影像作标示,如果第一 部份之正向训练影像皆被标示,则在(1)中之正向询 例特征视为该暂时视觉意念之集合内之成员。7. 如申请专利范围第6项所述之方法,其中步骤(f)包 括(1)计算该暂时视觉意念集合内的正向询例特征 与该第一部份之负向训练影像间的第三距离;(2)计 算该正向询例特征与该第二部份之测试影像资料 库间之影像Bk的第四距离;(3)计算所有第四距离小 于在(1)所计算的第三距离之影像个数;(4)如果该个 数大于一筛选値,则对该第一部份之负向训练影像 作标示,如果第一部份之负向训练影像皆被标示, 则在(1)中之正向询例特征视为该最后期望的标的 视觉意念之集合内成员之一。8.如申请专利范围 第5项所述之方法,其中该训练影像(training images)包 括两部分:第一部份,为使用者所给定的正向训练 影像或进一步包括至少一负向训练影像;该第二部 份为一前一个查询所找到的该测试影像资料库;且 更进一步地包括将该第一部份之训练影像标示为 该正向或负向训练影像。9.一种有学习能力之影 像内容检索装置,包括: (a)一查询单元,以从一影像资料库查询复数个影像 ; (b)一询例特征产生器,用来将查询所给定的一训练 影像产生一组询例特征; (c)一第一标示装置,用以标示该训练影像为正向或 负向训练影像; (d)一测试影像资料库产生器,利用一前一个查询结 果当作一测试影像资料库;以及 (e)一视觉意念学习单元,根据该训练影像和该测试 影像资料库,学习到该最后期望的标的视觉意念, 并利用该最后期望的标的视觉意念从该影像资料 库中检索出一组目标影像。10.如申请专利范围第9 项所述之装置,进一步包括一第二标示装置,如果 该训练影像包括有至少一正向询例特征,则将该训 练影像标示为正向训练影像;如果该训练影像没有 包括任何一正向询例特征,则该训练影像标示为该 负向训练影像,该视觉意念学习单元会根据该正向 训练影像学习到一暂时的视觉意念,并进一步再根 据该负向训练影像,对该暂时的视觉意念作修正, 以学习到该最后期望的标的视觉意念。11.如申请 专利范围第10项所述之装置,其中该视觉意念学习 单元包括: (1)一第一距离计算装置,用以计算该第一部份之正 向训练影像的询例特征与该第一部份之正向训练 影像间的第一距离; (2)一第二距离计算装置,用以计算该第一部份之正 向训练影像的询例特征与该第二部份测试影像资 料库内影像Bk的第二距离; (3)一计数器,用以计算所有第二距离小于在(1)所计 算的第一距离之影像个数;以及 (4)一优越函数评估器,利用该计数器所计算的该影 像个数来评估该询例特征是否为暂时视觉意念集 合内之成员。12.如申请专利范围第11项所述之装 置,其中该视觉意念学习单元,进一步包括: (1)一第三距离计算装置,用以计算该暂时视觉意念 之集合内的正向训练询例特征与该第一部份之负 向训练影像间的第三距离; (2)一第四距离计算装置,用以计算该正向询例特征 与该第二部份测试影像资料库内影像的第四距离; (3)一计数器,用以计算所有第三距离小于在(1)所计 算的第四距离之影像个数; (4)一标示器,如果该个数大于一筛选値,则对该第 一部份之正向训练影像作标示,如所有该第一部份 之正向训练影像皆被标示,则该询例特征为最后期 望的标的视觉意念内之成员。13.如申请专利范围 第10项所述之装置,所用到的第一与第二标示装置( labeling meaning),可合并为一独立单元。图式简单说 明: 第一图整个影像内容检索系统的区块分析图 第二图第一图的影像内容检索系统之流程图 第三图各种不同型态的询例特征 第四图陈述系统怎麽从正向与负向询例特征中学 习最后期望标的视觉意念(target visual concept)之流 程图。 第五图用来陈述系统怎麽从正向的询例特征集合 中,得到重要的询例特征以作为暂时的视觉意念之 流程图。 第六图用来陈述系统怎麽利用负向训练影像( negative training examples)从前面第五图所得的询例特 征集合中得到最后期望的标的视觉意念之流程图 。 第七图第五图之更详细的系统流程图。 第八图第六图之更详细的系统流程图。 第九图系统寻找“夕阳"视觉意念的检索结果。 第十图系统寻找“女孩"视觉意念的检索结果。 |
