[发明专利]一种数据驱动的迭代式图像在线标注方法有效

专利信息
申请号: 201610317638.7 申请日: 2016-05-12
公开(公告)号: CN106021406B 公开(公告)日: 2019-06-25
发明(设计)人: 孙正兴;李博;胡佳高;杨崴 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: G06F16/583 分类号: G06F16/583;G06F16/58;G06K9/62
代理公司: 江苏圣典律师事务所 32237 代理人: 胡建华
地址: 210023 江苏省南*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种数据驱动的迭代式图像在线标注方法,包括以下步骤:步骤1,数据准备与回收,用户逐次将待标注样本送入样本缓冲池,对样本缓冲池进行规模检测,经过特征抽取后将待标注样本送入循环标注模块;步骤2,循环标注,每轮循环过程开始,通过在线相似度度量模型计算特征的相似度矩阵,然后通过约束传播优化相似度矩阵,再使用谱聚类算法对相似度矩阵数据聚类,选择出显著类别推送给用户进行标注,不断循环直到剩余样本不足以继续标注,退出循环过程,最终得到用户对输入图像区域的个性化标签。通过本发明的技术,可以实现对图像的快速准确的标注,提升了标注效率且能够适应用户个性化的标注体系。
搜索关键词: 一种 数据 驱动 迭代式 图像 在线 标注 方法
【主权项】:
1.一种数据驱动的迭代式图像在线标注方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,数据准备与特征提取:将需要进入循环标注的图像区域集合即样本集合送入样本缓冲池,并进行特征提取;步骤2,循环标注:通过在线相似度度量模型对提取的特征进行相似度计算,使用约束传播优化的聚类算法对未标注图像区域数据进行聚类,选择出显著类别,即最优聚类簇推送给用户进行标注,并将标注结果用于约束传播和相似度度量模型的学习更新,最终循环标注得到用户对输入图像区域的个性化标签;步骤3,回收从循环标注中返回的未标注图像区域数据:在循环标注过程结束后,回收未被标注的样本集合到样本缓冲池。
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