[发明专利]一种基于超图的图像检索与标注方法

权利要求书

1.一种基于超图的图像检索与标注方法，其特征在于，该方法的步骤如下：

步骤(1)：使用一个基于内容的图像检索引擎对图像数据集建立t-NN图，并将各图像与其视觉特征最相似的t张图像建立联系；

步骤(2)：根据图像t-NN图和图像的社交关联信息，建立超图，计算其转移概率矩阵并存储到B+树中；

步骤(3)：用户提交查询对象集合和k值；

步骤(4)：根据用户提交的查询对象集合生成查询向量，而后在超图上进行并行的个性化PageRank查询，利用上、下界估计方法过滤超图的结点，逐步缩小PageRank查询过程中每轮迭代的候选点集合，直至得到k个结果；

步骤(5)：用户对步骤(4)得到的k个结果进行评价，生成反馈信息，再根据反馈信息调整步骤(4)中的查询向量，形成新的查询向量，再重复步骤(4)，最终获得新的查询结果并返回给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于超图的图像检索与标注方法，其特征在于：所述的步骤(1)中图像检索引擎基于度量空间SPB树索引结构，根据MPEG-7标准提取图像的视觉特征，建立SPB树，并对各图像进行t-NN查询，获得与其最相近的t个查询结果，进而建立t-NN图。

3.根据权利要求1所述的一种基于超图的图像检索与标注方法，其特征在于：所述的步骤(2)中超图的种类有三种：

1)以图像t-NN图中的各图像和其t-NN图像作为一种超边；

2)以用户对图像进行标注的三元组合作为一种超边；

3)以用户对图像进行评价的多元组合作为一种超边。

4.根据权利要求1所述的一种基于超图的图像检索与标注方法，其特征在于：所述的步骤(2)中计算超图转移概率矩阵的具体步骤如下：

用G(V,E,w)表示一个超图，其中V是结点集合，E是超边集合，w是一个权重函数；一个超图可以用一个|V|×|E|的矩阵H表示，其中矩阵元素h(v,e)为：

其中，v为结点，e为超边；

结点v的度d(v)可以表示为：

d(v)＝∑_e∈E|v∈ew(e)＝∑_e∈Ew(e)h(v,e)

其中，w(e)表示超边e的权重；

超边e的度δ(e)可以表示为：

δ(e)＝|e|＝∑_v∈Vh(v,e)

超图的转移概率矩阵，用P来表示，则P中的元素p[u,v]表示从结点u到结点v的转移概率，其可以使用如下公式进行计算：

5.根据权利要求1所述的一种基于超图的图像检索与标注方法，其特征在于：所述的步骤(2)中转移概率矩阵采用批量插入方法、并行技术和缓冲技术存储到B+树中；在将转移概率矩阵存储到B+树中时，把超图的出度结点和入度结点的组合作为键，转移概率作为值。

6.根据权利要求1所述的一种基于超图的图像检索与标注方法，其特征在于：所述的步骤(4)中的个性化PageRank以查询向量和k值作为输入，在每轮迭代中，根据转移概率矩阵，结点从该结点的入度结点获得排名得分，该排名得分值为上一轮该入度结点的排名得分和转移概率的乘积。