[发明专利]一种基于语义二叉树的图像标注方法

权利要求书

1.一种基于语义二叉树的图像标注方法，其特征是：

步骤1，对于特定场景的图像集，采用图像分割算法对用于学习的标注图像进行分割，获得图像区域的视觉描述；

步骤2，构造用于学习的所有图像的视觉最近邻图；

步骤3，根据步骤2中的最近邻图建立所述场景的语义二叉树；

步骤4，对所述场景下的待标注图像，从语义二叉树的根节点到叶子节点找到相应位置，并将该节点处到根节点的所有标注字传递给所述图像。

2.根据权利要求1所述的基于语义二叉树的图像标注方法，其特征是所述构造用于学习的所有图像的视觉最近邻图的方法为：图像间的视觉距离采用多区域集成匹配的相似性测度推土机距离，图的顶点对应每一幅图像，连接顶点的边对应图像间的视觉距离。

3.根据权利要求1或2所述的基于语义二叉树的图像标注方法，其特征是所述建立语义二叉树的方法为：二叉树的根节点处汇集了场景中的所有标注图像，代表所述场景的标注字对应根节点的语义表示，对步骤2中的最近邻图采用规格化切分的二分算法，将图像分成两个集合，分别代表根节点的左子树和右子树，统计两个集合中除了根节点处的标注字外的一个显著标注字，并按该标注字重新确定每幅图像的归属；寻找显著标注字的方法是统计集合中各标注字的出现次数，将出现次数最高的标注字作为显著标注字；如果出现次数最多的标注字不止一个，将词频较低的一个标注字作为显著标注字；

对根节点的左子树和右子树重复上述操作，直到只有一副图像或者集合中无显著出现的标注字，底端的叶子节点对应了出现频度较低的标注字的图像。