[发明专利]识别图像的内容属性的方法和装置

说明书

技术领域

本发明一般涉及图像处理，更具体地，涉及识别图像的内容属性的方法和装置。

背景技术

随着数字摄像设备特别是具有摄像功能的智能手机的迅速发展和普及，在各个应用领域和场合下，每天会产生数以亿计的数字图像和视频。另外，例如微博、flickr等的社交网络的发展极大地推动了图像和视频的共享，人们已经习惯于将自己拍摄的图像和视频上载到网络上以供他人浏览。因此，在这些社交网站上积累了大量的图像和视频。然而，如何对这些图像和视频进行快速、准确的检索已成为制约内容共享的一个关键问题。

图像内容属性识别(图像标注)是实现图像和视频管理的一个有效的方法，其基本思路为：给定一个标注好的图像库(也称为训练数据库，数据库中的每个图像都按其内容标注了一些文本关键词作为内容属性，即标签)，根据该图像库的内容，为一个新图像自动生成文本关键词，即，识别新图像的内容属性。图像标注技术可以有很多种应用方式，例如：在图像检索中，利用生成的内容属性信息对图像进行检索，由于利用文本匹配代替了传统的图像特征的匹配，因此可以大大提高检索的效率；在社交网站中，可以为用户上载的内容自动生成标签，从而减轻了终端用户的工作。

较常用的图像标注方法是基于投票的方法，该方法主要包含两个部分：(1)获得邻近图像，即根据待标注图像的特征从训练图像库中查找与其最相似的前K个图像；(2)以K邻近图像的内容属性信息对待标注图像进行投票(即，针对K邻近图像的相应内容属性信息进行求和)，票数最多的标签即为待标注图像的标注结果。

下面结合图1所示的示例说明现有技术的基于投票的图像标注方法。

假设K＝5，如图中所示出的，与待标注图像最相似的前5个邻近图像的内容属性分别为：

(1)golden，gate，bridge；

(2)Sanfrancisco，California，CA，bridge，traffic；

(3)favorite，Sanfrancisco，bridge，golden，gate；

(4)USA，California，presidio，golden，bridge，gate；

(5)golden，river，sight，2006，bridge。

以这5个图像的内容属性进行投票，得到的结果如下：bridge(5)，golden(4)，gate(3)，Sanfrancisco(2)，California(2)，CA(1)，traffic(1)，favorite(1)，USA(1)，presidio(1)，river(1)，sight(1)，2006(1)。将得票数最多的内容属性确定为待标注图像的标签，例如，如果取得票数最多的前3个内容属性，则结果为bridge，golden，gate，从而完成图像的内容属性识别。

发明内容

然而，这种简单的K邻近图像投票的图像标注方法存在两个主要的问题：

(1)K邻近图像以同等的方式被看待，就是说，每个图像的重要性是一样的。然而事实上，给定待标注图像后，这些K邻近图像和待标注图像的关系是不同的。为此，需要利用待标注图像和K邻近图像的相似度为K邻近图像确定权值；

(2)投票过程中没有考虑标签的相关性，也就是说，每个内容属性是完全独立的。然而事实上，内容属性之间是相关的，例如“建筑”和“房子”的相关性比“建筑”和“动物”的相关性要大。

本发明的目的在于提供一种用于识别图像的内容属性的方法和装置，其能够至少部分地解决现有技术中存在的上述问题。

根据本发明的一个实施例，提供一种识别图像的内容属性的方法，包括步骤：从训练图像库中查找与所述图像最相似的前K个训练图像作为所述图像的邻近图像，其中K＞1；以下述方式确定所述邻近图像的权值：基于所述权值对所述邻近图像的图像特征进行加权平均得到的结果最接近所述图像的图像特征；以及根据利用所确定的权值对所述邻近图像的内容属性进行加权而得到的加权和来确定至少一个所述内容属性作为所识别的内容属性。