[发明专利]基于用户信息建模的图像标注增强方法

权利要求书

1.一种基于用户信息建模的图像标注增强方法，其特征在于，该方法的步骤包括：

步骤S1：图片分享网站上的原始标注数据作为输入，利用三阶张量表示用户、图像和标注间的关系，生成用户、图像、标注之间的三元异质关系，以及用户与用户、图像与图像、标注与标注的同质关系；具体的表示方法是：利用用户加入共同的兴趣组计算用户与用户的相关性；利用图像与图像的视觉特征距离计算图像与图像的相关性；利用标注与标注共同出现的频率和该词语在词网上的相关程度，分别计算标注与标语的空间相关性和语义相关性；

步骤S2：对三阶张量用排序表示，对三阶张量的每一个用户对、图像对，用观测到的原始标注构成正样本集合，用与正样本集合既不空间相关又不语义相关的标注构成负样本集合；将同质关系的相似性矩阵作为平滑约束加入到目标函数中，利用选择优化方法对该目标函数进行迭代求解，得到的用户、图像、标注因子矩阵和描述各子空间关系的核心张量；

步骤S3：利用因子矩阵乘核心张量，对用户、图像、标注因子矩阵和描述各子空间关系的核心张量做空间变换；在用户维做积分，计算得到标注在图像子空间上的表示；用在同一子空间的图像表示和标注表示做内积，获得图像与标注的关系；对于一幅图像，与该幅图像关联最紧密的前K个标注即为增强后的该幅图像标注，K为根据该幅图像标注质量事先约定自然数。

2.如权利要求1所述的基于用户信息建模的图像标注增强方法，其特征在于，利用三阶张量对标注信息的用户、图像、标注关系进行计算和建模，将用户信息加入到图像与标注的分析和增强任务中。

3.如权利要求1所述的基于用户信息建模的图像标注增强方法，其特征在于，图像标注的增强任务被转化为根据原始标注张量进行重构，最小化目标函数的过程。

4.如权利要求3所述的基于用户信息建模的图像标注增强方法，其特征在于，目标函数是由对原始标注生成的正负样本对排序关系的破坏以及由同质关系相似度矩阵构建的正则化项组成。

5.如权利要求1所述的基于用户信息建模的图像标注增强方法，其特征在于，通过计算同一子空间内图像和标注向量的内积获得图像增强后的标注；标注矩阵需要先乘核心矩阵再对用户维积分，以转换为图像子空间的向量计算。