一种基于标签转移及LSTM模型的人像语义分析的方法及系统

摘要

本发明提供了根据标签转移及时间递归神经网络模型的人像图片语义分析的方法及系统，包括以下步骤。1、基于显著性检测的方法提取可能包含人像的矩形区域。2、根据候选区域的位置信息聚类，并进行筛选。3、对剩下区域进行人像检测，确定人像区域。5、对最终区域进行超像素分割，然后选择性地迭代合并超像素。6、制作人体标准分割标注模板，根据位置信息计算标签转移概率，并结合支持向量机完成分割区域标注。7、将训练图片人像的语义描述做样本，训练LSTM(时间递归神经网络)模型。8、根据人像分割区域的标注和颜色构建描述词组，加入辅助性词组，利用模型生成描述语句。通过上诉方法可以得到人像图片的细粒度的标注信息和自然的语义描述。