[发明专利]一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法及系统

权利要求书

1.一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法，其特征在于，包括：

获取图像集及其对应的标签集；

将图像集中的每幅图像分成若干图像块，对所有图像块进行聚类，将每个簇的质心作为一个视觉词，得到视觉词集；

基于图像集和视觉词集，得到视觉词-图像二分图；基于图像集和标签集，得到图像-标签二分图；将所述视觉词-图像二分图和所述图像-标签二分图组合为三分图模型；

基于三分图模型，计算视觉词与标签的相关性矩阵；

对于每幅图像，基于视觉词与标签的相关性矩阵，构建排序矩阵，并基于排序矩阵，匹配每幅图像中的所有图像块的标签。

2.如权利要求1所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法，其特征在于，所述视觉词-图像二分图中的每个元素表示图像集中的一幅图像与视觉词集中的一个视觉词之间的包含关系。

3.如权利要求1所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法，其特征在于，所述图像-标签二分图中的每个元素表示图像集中的一幅图像与标签集中的一个标签之间的包含关系。

4.如权利要求1所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法，其特征在于，所述基于排序矩阵，匹配每幅图像中的所有图像块的标签的具体方法为：

对于某幅图像，将排序矩阵内的所有元素进行升序排列，得到索引排序向量；

基于索引排序向量和排序矩阵，构造初始视觉词-标签匹配矩阵；

按照两个规则，对初始视觉词-标签匹配矩阵进行扫描，得到视觉词与标签的最终匹配矩阵，结合该图像的每个图像块对应的视觉词，得到每个图像块的标签。

5.如权利要求4所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法，其特征在于，所述初始视觉词-标签匹配矩阵中的第一列的第i个元素代表为索引排序向量中的第i个元素在排序矩阵的行下标，初始视觉词-标签匹配矩阵中的第二列的第i个元素代表为索引排序向量中的第i个元素在排序矩阵的列下标。

6.如权利要求4所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法，其特征在于，所述两个规则包括：每个视觉词只匹配一次；每个标签所分得的视觉词不能超过标签所能分到的视觉词的数量。

7.如权利要求5所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法，其特征在于，所述每个标签所能分到的视觉词的数量基于标签的数量和视觉词的数量计算得到。

8.一种基于三分图模型的图像块和标签匹配系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，其被配置为：获取图像集及其对应的标签集；

视觉词集构建模块，其被配置为：将图像集中的每幅图像分成若干图像块，对所有图像块进行聚类，将每个簇的质心作为一个视觉词，得到视觉词集；

三分图模型构建模块，其被配置为：基于图像集和视觉词集，得到视觉词-图像二分图；基于图像集和标签集，得到图像-标签二分图；将所述视觉词-图像二分图和所述图像-标签二分图组合为三分图模型；

相关性矩阵构建模块，其被配置为：基于三分图模型，计算视觉词与标签的相关性矩阵；

标签匹配模块，其被配置为：对于每幅图像，基于视觉词与标签的相关性矩阵，构建排序矩阵，并基于排序矩阵，匹配每幅图像中的所有图像块的标签。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法中的步骤。