专利详情

专利名称	一种基于弱监督学习的图像语义解析方法
申请号	CN201310214812.1	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN103336969A	公开（授权）日	2013.10.02
申请（专利权）人	中国科学院自动化研究所	发明（设计）人	卢汉清;刘静;刘洋
主分类号	G06K9/62(2006.01)I	IPC主分类号	G06K9/62(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I
专利有效期	一种基于弱监督学习的图像语义解析方法至一种基于弱监督学习的图像语义解析方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明公开了一种基于弱监督学习的图像语义解析方法，用以解决在给定大量用户标注图像基础上，将图像分割成一系列具有单一语义的完整区域，同时对各区域实现语义标注的问题。本发明包括：联合谱聚类与判别式聚类的双重聚类方法，对由过分割方法得到的图像子区域进行聚类；同时，利用图像级别标注与图像区域级别标注的对应约束关系，构建以误差最小化为目标的弱监督学习模型，为各图像子区域的聚类集合分配语义标签。此外，通过判别式聚类学习到的多类分类器，可以实现针对没有标签信息图像的语义解析。本发明不仅可以给图像添加语义标签，还可以将标签添加到图像中的对应区域，实现更细粒度的图像语义理解。