【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像識別管理，具體是一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)及方法。
技術(shù)介紹
1、早期的圖像管理主要是基于簡單的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，將圖像存儲在文件系統(tǒng)中，通過數(shù)據(jù)庫記錄圖像的文件名、存儲路徑、基本的標注信息(如拍攝時間、拍攝地點等)。這種管理方式在圖像數(shù)量較少、應(yīng)用場景簡單的情況下可以滿足基本需求，但對于圖像內(nèi)容的檢索和利用效率較低；隨著圖像識別技術(shù)的發(fā)展，圖像識別系統(tǒng)應(yīng)運而生。它允許用戶通過圖像的內(nèi)容特征(如顏色、紋理、形狀等)進行檢索。例如，用戶可以上傳一張包含藍色天空和綠色草地的風景圖像，系統(tǒng)通過提取圖像的顏色直方圖等特征，在數(shù)據(jù)庫中查找具有相似顏色特征的圖像并返回給用戶；但是這需要利用大量的標識算法對圖像進行數(shù)據(jù)標識處理，并且不同的標識算法處理同一類圖像可能存在不同的標識結(jié)果，且在應(yīng)用到實際圖像數(shù)據(jù)庫中用戶基于數(shù)據(jù)庫的檢索結(jié)果在面對不同標識結(jié)果下也存在巨大的差異，所以如何有效的對各類圖像進行一定程度上的標識算法指引來實現(xiàn)用戶檢索的高效性是值得研究的。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中提出的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：管理方法包括以下具體步驟：
3、s1：對任意包含若干圖像構(gòu)成的圖像數(shù)據(jù)集進行目標圖像的初始分類；
4、初始分類的目的是便于在利用圖像標識方法生成圖像標注信息后的圖像結(jié)構(gòu)分析，以及圖
5、s2：基于分類后的目標圖像，對每一類別下的所有目標圖像均執(zhí)行不同類型的圖像識別標注算法，并記錄標注完成后生成對應(yīng)關(guān)聯(lián)圖像的標注信息，基于標注信息將關(guān)聯(lián)圖像存儲至對應(yīng)所處標識關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)庫中；
6、s3：應(yīng)用數(shù)據(jù)庫至用戶方，提取監(jiān)測周期內(nèi)用戶基于數(shù)據(jù)庫的圖像檢索事件，并獲取圖像檢索事件記錄的檢索因素及檢索結(jié)果，對應(yīng)圖像檢索事件中的圖像類別，分析每一類別目標圖像對應(yīng)各類標注算法的有效反饋指數(shù)；
7、s4：基于有效反饋指數(shù)，確定每一類別目標圖像的最佳標注算法，并對實時目標圖像分析最佳圖像類別并以最佳圖像類別對應(yīng)的最佳標注算法進行標注算法的存儲提醒。
8、進一步的，對任意包含若干圖像構(gòu)成的圖像數(shù)據(jù)集進行目標圖像的初始分類，包含以下具體步驟：
9、目標圖像是指圖像數(shù)據(jù)中包含可識別的場景元素個數(shù)大于等于n時對應(yīng)的圖像；篩選出目標圖像的目的是避免圖像本身場景的單一對數(shù)據(jù)集分析造成的誤差影響；且單一場景元素的目標圖像在標注算法的應(yīng)用上較為簡單且對于用戶檢索并不會帶來檢索效率的差異化體現(xiàn)；
10、對目標圖像實施可基于圖像內(nèi)容自動生成標注信息的標注算法，并獲取標注算法輸出關(guān)于目標圖像的標識關(guān)鍵詞；標注算法的種類至少為兩個；標識關(guān)鍵詞是指標注算法中對圖像內(nèi)容進行識別后所標注的元素；將每一目標圖像對應(yīng)所有標注算法中的標識關(guān)鍵詞構(gòu)成標注信息；
11、選取包含標識關(guān)鍵詞最多的標注信息作為對應(yīng)目標圖像的有效標注信息；對每一目標圖像實施不同標注算法的目的就是提高識別目標圖像的精確率比較，將更能概括圖像內(nèi)容的標注信息作為有效的標注信息；遍歷圖像數(shù)據(jù)集中每一目標圖像得到對應(yīng)的有效標注信息；
12、將圖像數(shù)據(jù)集中每一目標圖像按照有效標注信息中標識關(guān)鍵詞的總個數(shù)進行從小到大的順序排序，將包含相同標識關(guān)鍵詞總個數(shù)的目標圖像初步劃分為同一類目標圖像，并標記為第一類目標圖像；
13、遍歷計算每一第一類目標圖像中任意兩目標圖像記錄標識關(guān)鍵詞的平均相似度，平均相似度是指兩目標圖像記錄所有的標識關(guān)鍵詞進行一一匹配分析得到的相似度平均值；標記每一第一類目標圖像中平均相似度差值小于等于差值閾值對應(yīng)的所有目標圖像為重點目標圖像；遍歷所有第一類目標圖像直至劃分完成生成各類重點目標圖像。
14、進一步的，基于標注信息將關(guān)聯(lián)圖像存儲至對應(yīng)所處標識關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)庫中，包括以下具體步驟：
15、提取每一類重點目標圖像記錄標注信息中的標識關(guān)鍵詞，將標識關(guān)鍵詞以任意個數(shù)進行組合生成所有條件下的關(guān)鍵詞對；關(guān)鍵詞對至少包含兩個標識關(guān)鍵詞；
16、再將重點目標圖像存儲至每一條件下關(guān)鍵詞對所處的數(shù)據(jù)庫中，使得在用戶以關(guān)鍵詞對進行檢索時基于數(shù)據(jù)庫中標記關(guān)鍵詞對提取已存儲的重點目標圖像。
17、進一步的，步驟s3包括以下具體步驟：
18、步驟s31：圖像檢索事件是指用戶基于數(shù)據(jù)庫輸入與圖像相關(guān)的關(guān)鍵詞內(nèi)容并選定目標圖像的事件；檢索因素是指檢索框記錄的關(guān)鍵詞內(nèi)容，檢索結(jié)果是指用戶基于數(shù)據(jù)庫檢索到所需求的目標圖像并記錄為檢索成功；當用戶對目標圖像進行處理操作且在檢索框中的關(guān)鍵詞內(nèi)容具有單向性時輸出對應(yīng)目標圖像為所需求的目標圖像；
19、單向性是指關(guān)鍵詞內(nèi)容的改變均滿足唯一對應(yīng)標注信息中的關(guān)鍵詞對；
20、步驟s32：提取圖像檢索事件中記錄所有重點目標圖像的檢索因素，將檢索因素匹配至標注信息對應(yīng)的標注算法中，獲取每一標注算法下記錄檢索成功的圖像檢索事件個數(shù)u1以及應(yīng)用該標注算法執(zhí)行圖像檢索事件的總個數(shù)u2；劃定滿足各類重點目標圖像均記錄于圖像檢索事件時的時段為有效周期；利用公式：
21、z＝k1×(u1/u2)+k2×(r2/r1)；
22、計算每一類重點目標圖像對應(yīng)各類標注算法的有效反饋指數(shù)z；其中r1表示同一算法下成功率最高對應(yīng)的關(guān)鍵詞對包含的關(guān)鍵詞個數(shù)，r2表示對應(yīng)同一算法下生成關(guān)鍵詞對中包含關(guān)鍵詞個數(shù)的最大值，成功率是指相同關(guān)鍵詞對所處圖像檢索事件下檢索成功的事件個數(shù)與總個數(shù)的比值；其中k1、k2表示對應(yīng)參考系數(shù)。
23、z越大表示該類標注算法在實現(xiàn)用戶基于數(shù)據(jù)庫的圖像檢索上達成率越高、效率越高。
24、進一步的，步驟s4包括以下：
25、將各類標注算法按照有效反饋指數(shù)z數(shù)值從大到小的順序排序，選取排序第一的標注算法作為對應(yīng)類別目標圖像的最佳標注算法；
26、對實時目標圖像分析最佳圖像類別，包括以下：
27、對實時目標圖像確定有效標注信息；提取有效標注信息記錄的標識關(guān)鍵詞個數(shù)，匹配與實時標識關(guān)鍵詞個數(shù)相同的目標圖像構(gòu)成第一圖像集合；
28、基于第一圖像集合，計算第一圖像集合中每一目標圖像與實時目標圖像的關(guān)鍵詞相似度，選取關(guān)鍵詞相似度最大值對應(yīng)的目標圖像為最佳圖像類別。
29、一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)，管理系統(tǒng)包括初始分類模塊、標注信息分析存儲模塊、有效反饋指數(shù)分析模塊、最佳標注算法確定模塊和實時目標圖像存儲提醒模塊；
30、初始分類模塊用于對任意包含若干圖像構(gòu)成的圖像數(shù)據(jù)集進行目標圖像的初始分類；
31、標注信息分析存儲模塊用于基于標注信息將關(guān)聯(lián)圖像存儲至對應(yīng)所處標識關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)庫中；
32、有效反饋指數(shù)分析模塊用于分析每本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述管理方法包括以下具體步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述對任意包含若干圖像構(gòu)成的圖像數(shù)據(jù)集進行目標圖像的初始分類，包含以下具體步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述基于標注信息將關(guān)聯(lián)圖像存儲至對應(yīng)所處標識關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)庫中，包括以下具體步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述步驟S3包括以下具體步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述步驟S4包括以下：
6.一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)，如使用權(quán)利要求1-5中任一項所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述管理系統(tǒng)包括初始分類模塊、標注信息分析存儲模塊、有效反饋指數(shù)分析模塊、最佳標注算法確定模塊和實時目標圖像存儲提醒模塊；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)，其特征在于：所述初始分類
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)，其特征在于：所述有效反饋指數(shù)分析模塊包括檢索成功事件分析單元和有效反饋指數(shù)計算單元；
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)，其特征在于：所述實時目標圖像存儲提醒模塊包括關(guān)鍵詞個數(shù)匹配單元、相似度分析單元和最佳圖像類別輸出單元；
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述管理方法包括以下具體步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述對任意包含若干圖像構(gòu)成的圖像數(shù)據(jù)集進行目標圖像的初始分類，包含以下具體步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述基于標注信息將關(guān)聯(lián)圖像存儲至對應(yīng)所處標識關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)庫中，包括以下具體步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述步驟s3包括以下具體步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理方法，其特征在于：所述步驟s4包括以下：
6.一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像識別管理系統(tǒng)，如使用權(quán)利要求1-5中任一項所...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉曉東，於雯雯，劉科均，王立橋，馮思宇，
申請(專利權(quán))人：南京中科太熠數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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