申请/专利权人：香港纺织及成衣研发中心有限公司

申请日：2019-03-28

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN111753861B

主分类号：G06V20/70

分类号：G06V20/70;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/77;G06V10/764;G06Q30/0601

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.09#公开

摘要：本发明提供了一种主动学习自动图像标注方法及系统，该方法包括：步骤S1：提供输入图像；步骤S2：提取输入图像的视觉特征并获得分类属性；步骤S3：利用视觉特征在通用图像数据库中查找相似图像，并从通用描述数据库中获得内部属性；步骤S4：在S2步骤的同时，在互联网中搜索输入图像的相似图像；步骤S5：提取相似图像的视觉特征；步骤S6：将在步骤S5获得的相似图像的视觉特征与输入图像进行比较；步骤S7：如果比较出的相似度高于预订阈值，则在互联网中获得外部属性；以及步骤S8：集成分类属性、内部属性和外部属性，以获取输入图像上的最终标注。本发明节省了更新数据库的时间和工作，也保证了数据库的最新信息。

主权项：1.一种主动学习自动图像标注方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：提供输入图像；步骤S2：提取所述输入图像的视觉特征，并获得所述输入图像的分类属性；步骤S3：利用所述输入图像的视觉特征在通用图像数据库中查找相似图像，并从相应的通用描述数据库中获得所述相似图像的内部属性；步骤S4：在S2步骤的同时，在互联网中搜索所述输入图像的相似图像；步骤S5：提取所述相似图像的视觉特征；步骤S6：将在所述步骤S5获得的所述相似图像的视觉特征与所述输入图像进行比较；步骤S7：如果比较出的相似度高于预订阈值，则在所述互联网中获得所述相似图像的外部属性；以及步骤S8：集成所述分类属性、所述内部属性和所述外部属性，以获取所述输入图像上的最终标注，其中，所述步骤S3还包括以下步骤：计算所述输入图像的二进制哈希编码与所述通用图像数据库中的图像的二进制哈希编码之间的汉明距离；如果所述汉明距离低于阈值，则将所述图像作为候选图像放入候选池中；以及通过使用余弦相似度比较所述候选图像的深层特征，其中,所述步骤S8还包括：如果所述内部属性和所述外部属性之间存在冲突，则将来自所述通用图像数据库的相似图像的相似度和来自互联网的相似图像的相似度进行比较，选择得分最高的相似图像的属性作为所述输入图像的最终标注；所述步骤S8还包括：如果未获得所述内部属性和所述外部属性，则将所述分类属性作为所述图像的最终标注，并且其中，所述视觉特征包括通过卷积神经网络的模型获得的二进制哈希编码和深层特征。

全文数据：

权利要求：

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