[发明专利]一种数据均衡策略和多特征融合的图像标注方法

摘要

本发明提供一种数据均衡策略和多特征融合的图像标注方法，包括：1、对训练图像进行语义分组；2、采用数据均衡策略对语义组进行扩充；3、将训练图像输入到训练好的深度卷积神经网络中，得到每个语义组中各图像的深度特征；4、计算每个语义组中各图像的多尺度融合特征；5、将多尺度融合特征与深度特征进行多特征融合，得到每个语义组中各图像的融合特征；6、提取待测试图像的浅层特征和深度特征，并进行特征融合，得到待测试图像的融合特征；7、计算待测试图像的融合特征与每个语义组中各图像的融合特征的视觉相似度并排序，得到图像标注结果，从而获得类别标签。本发明解决了针对训练集图像不平衡和单一特征特征表达能力不强的问题。

主权项

1.一种数据均衡策略和多特征融合的图像标注方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、对训练图像进行语义分组，即将一个标签中所包含的所有图像作为一个语义组；步骤S2、采用数据均衡策略对语义组进行扩充；步骤S3、将训练图像输入到训练好的深度卷积神经网络中，通过卷积和下采样的多次迭代将训练图像抽象为特征向量，并得到每个语义组中各图像的深度特征；步骤S4、计算每个语义组中各图像的多尺度融合特征；步骤S5、将多尺度融合特征与由深度卷积神经网络计算得到的深度特征进行多特征融合，得到每个语义组中各图像的融合特征；步骤S6、提取待测试图像的浅层特征和深度特征，并进行特征融合，得到待测试图像的融合特征；步骤S7、计算待测试图像的融合特征与每个语义组中各图像的融合特征的视觉相似度并排序，得到图像标注结果，从而获得类别标签。