公开(公告)号：CN116403214A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310395061.1

申请日：2023-04-13

Applicant: 东北大学

Inventor： 赵宇海 ,  黄苗苗 ,  田鑫 ,  王业江 ,  印莹

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/50 ,  G06V10/56 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种能够处理新标记和缺失标记的图像标注方法，涉及图像分类技术领域。本发明通过对真实的原始图像数据集进行处理，获得多图数据集，将多图包中的每个图从图空间映射到高维特征空间，得到每个图的基于图核的图表示；利用权重矩阵对类别标记进行语义描述，对图与标记之间的关系进行建模；构造最小化目标函数以对图的新标记和缺失标记进行学习，通过加速近端梯度法和近端梯度法对最小化目标函数进行优化更新，得到更新后的权重矩阵，进而构建能够同时对新标记和缺失标记进行建模的分类器，给定测试集中的一个测试包，根据权重矩阵构建图级分类器，对测试包中的图进行标记预测，实现对未知多图包的标记预测，完成图像数据的标注。