[发明专利]一种交互式文本语义属性引导的鞋印图像聚类方法

说明书

本发明提供一种交互式文本语义属性引导的鞋印图像聚类方法。本发明方法主要包括基于内容的鞋印图像聚类以及基于交互式文本语义属性的鞋印图像聚类两部分。其中基于交互式文本语义属性的鞋印图像聚类主要包括：属性定义、属性分类器样本自动选择、样本语义属性的标注、属性分类器在线训练、基于属性分类的类别精细化以及样本增量选择及再聚类等步骤。本发明通过引入交互式文本语义属性进行引导，一是改善了参数对聚类结果的影响，二是通过交互式体现了用户的主观意图，可以得到更加符合人主观评价的结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，尤其涉及一种交互式文本语义属性引导的鞋印图像聚类方法。

背景技术

对于相似度较高的鞋底花纹图像，往往难于聚类。鞋印数据集具有类别海量的特点，因此不适用于现有的半监督聚类算法。且鞋印数据集具有每类样本少且样本分布不均衡问题，不适用于基于深度学习聚类算法。

现有的鞋印聚类算法往往是基于图像内容的，仅仅根据图像内容进行聚类的结果在一定程度上存在语义鸿沟问题。此外，目前传统的聚类算法和基于深度学习的聚类算法都需要设定大量参数，且参数调整复杂，不同的参数组合对聚类结果的好坏影响很大，可能造成高纯度低召回率或高召回率低纯度的现象。

发明内容

鉴于现有技术的不足，本申请提供一种交互式文本语义属性引导的鞋印图像聚类方法。本发明通过引入交互式文本语义属性进行引导，改善了参数对聚类结果的影响，同时通过交互式体现了用户的主观意图，可以得到更加符合人主观评价的结果。

本发明采用的技术手段如下：

一种交互式文本语义属性引导的鞋印图像聚类方法，包括：

S1、由鞋印图像数据库中获取鞋印图像生成鞋印数据集，并对鞋印数据集中的鞋印图像进行基于内容的鞋印图像聚类，进而得到基于内容的一级鞋印图像聚类结果集合；

S2、根据鞋底花纹的视觉特征和鞋底花纹的制作工艺定义鞋印属性；

S3、计算所述一级鞋印图像聚类结果集合每个类别的密度形成集合，查找每个类别中代表图像，代表点图像邻域点集合以及查找代表图像邻域边界代表点，基于每个类别的密度对一级鞋印图像聚类结果集合中各类别的分布进行非极大值抑制得到新的类别标识集合；

S4、采用不放回抽样的方式中从新的类别标识集合中随机选取不同的类别，根据新的类别标识集合中的类别标号，从每类中选择两幅图进行语义属性标注，根据这两幅图像的语义属性相同与否确定该类别是否要进行选择，直到每个属性都有对应的样本被选择出来；

S5、根据上述选择的标注样本，训练每一个属性对应的分类器；

S6、基于训练后的分类器对一级鞋印图像聚类结果集合中的所有类别进行属性判定，根据属性进行类别的划分和合并；

S7、执行步骤S3，判断是否有新的样本产生，如果有则进行S4-S7，如果样本无增量，则聚类停止，得到最终的二级鞋印图像聚类结果集合。

进一步地，并对获取的鞋印图像进行基于内容的鞋印图像聚类，进而得到基于内容的一级鞋印图像聚类结果，包括：

S110、对鞋印图像数据集中的鞋印图像进行特征提取；

S120、根据提取的鞋印图像特征计算鞋印图像数据集中两两鞋印图像间的距离，生成距离矩阵；

S130、基于所述距离矩阵对鞋印图像进行聚类，得到基于内容的一级鞋印图像聚类结果集合。

进一步地，计算所述一级鞋印图像聚类结果集合每个类别的密度形成集合，查找每个类别中代表图像，代表点图像邻域点集合以及查找代表图像邻域边界代表点，包括：