摘要：本發(fā)明公開了一種基于隱結(jié)構(gòu)學習的圖像摘要生成方法。它包括如下步驟：1）對圖片提取HSV顏色直方圖特征、視覺單詞特征以及方向直方圖特征；2）對上一步提取的三種特征進行歸一化的預處理并在歸一化后將三種特征融合為一個特征向量；3）構(gòu)造一個帶有隱變量的結(jié)構(gòu)支持向量機，從數(shù)據(jù)庫中多次選取訓練集合，并利用訓練集中不同主題相關(guān)的圖片集合進行權(quán)重系數(shù)學習；4）利用上一步學習得到的權(quán)重系數(shù)，從數(shù)據(jù)庫中選取不同主題相關(guān)的圖片集，預測出它們的隱含的特征選擇偏好并生成與之對應的摘要圖片集合。本發(fā)明具有更高的信息覆蓋率和更低的冗余度可以隱式地學習出不同主題相關(guān)的圖片集合在特征選擇上的不同偏好，比傳統(tǒng)的方法取得更好效果。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請人浙江大學;
- 發(fā)明人湯斯亮;邵健;方晗吟;吳飛;莊越挺;
- 地址310027 浙江省杭州市西湖區(qū)浙大路38號
- 申請?zhí)?/b>CN201310410623.1
- 申請時間2013年09月10日
- 申請公布號CN103530656B
- 申請公布時間2017年01月11日
- 分類號G06K9/66(2006.01)I;G06F17/30(2006.01)I;G06T11/60(2006.01)I;
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