[发明专利]用于处理弱监督图像的方法、系统和计算机存储介质

摘要

描述了通过利用从弱监督图像提取的基于分块的特征训练分类器来优化多类图像分类。可以接收与一组标签相关联的图像的语料库。可以从语料库中的个体图像中提取一个或多个分块。可以从一个或多个分块中提取基于分块的特征，并且可以从一个或多个分块的个体分块中提取分块表示。至少部分地基于基于分块的特征分块可以被布置到聚类中。可以至少部分地基于表示个体分块之间的相似性的所确定的相似性值，从个体聚类中移除个体分块中的至少一些。系统可以部分地基于从改进聚类中的分块中提取的基于分块的特征来训练分类器。分类器可用于准确和高效地分类新图像。

主权项

一种用于减少被利用用于训练分类器来标识与多个图像相关联的标签的计算资源的系统，所述系统包括：计算机可读介质，存储一个或多个模块；处理单元，可操作地被耦合到所述计算机可读介质，所述处理单元适于执行所述一个或多个模块，所述一个或多个模块包括：分块提取模块，用于访问所述多个图像并且从所述多个图像中的个体图像提取一个或多个分块；特征提取模块，用于从所述一个或多个分块提取基于分块的特征，并且从所述一个或多个分块中的个体分块提取分块表示；聚类模块，用于至少部分地基于所述基于分块的特征来将所述个体分块布置到多个聚类中；改进模块，用于至少部分地基于熵值和多样性选择来从所述多个聚类中的个体聚类中移除所述个体分块中的至少一些个体分块；以及学习模块，用于至少部分地基于所述个体聚类来训练针对所述标签的至少一个标签的所述分类器。