一种基于双图正则化约束和字典学习的图像自动标注方法

摘要

本发明提供一种基于双图正则化约束和字典学习的图像自动标注方法，包括以下步骤：根据图像训练集和测试集提取图像特征，得到图像特征集X；采用汉明损失和高斯核函数计算图像间相似度权重W_i,j，得到特征空间正则化图L_C；构建初始稀疏字典D，并对图像特征集X进行稀疏重构得到初始稀疏编码A；采用凸优化工具获得字典原子图L_D；基于特征空间正则化图L_C约束、字典原子图L_D约束及稀疏编码A，交替更新得到最优稀疏字典D和分类器W；根据最优稀疏字典D进行特征重构，自适应扩大分类权重并利用分类器W进行标签概率预测，根据标签预测概率进行图像的自动标注。本发明能够有效的关联特征之间和标签之间的高维联系，具有良好的准确性、泛用性和适应性。