图像辨识方法采用计算机生成的和手动的图像审核两者以生成特征化图像的图像标签。该计算机生成的和手动的图像审核可以顺序地或并行地被执行。所生成的图像标签可以被实时地提供至请求者，被用来选择广告，和/或被用作互联网搜索的基础。在一些实施例中，所生成的图像标签被用作所升级的图像审核的基础。计算机生成的图像审核的置信度可以被用来确定是否执行手动图像审核。
【技术实现步骤摘要】
【专利说明】 相关申请的夺叉引用 本申请是在2014年5月1日递交的具有申请号14/267,840的名为"图像处理" 的美国非临时申请的部分延续，其继而要求在2013年5月1日递交的临时申请61/956, 927 的优先权；本申请进一步要求以下美国临时专利申请的优先权和权益： 在2014年4月4日递交并具有申请号61/975, 691的"视觉搜索"； 在2014年4月7日递交并具有申请号61/976, 494的"视觉搜索广告"； 在2014年5月1日递交并具有申请号61/987, 156的"图像处理"； 在2014年7月31日递交并具有申请号62/031，397的"图像处理中的实时目标选 择"； 在2014年10月27日递交并具有申请号62/069, 160的"分布式图像处理"；以及 在2014年11月25日递交并具有申请号62/084, 509的"选择性图像处理"。 所有以上专利申请通过引用被并入本文。
本申请处于图像处理的领域，更具体地，处于特征化图像的内容的领域。
技术介绍
通常从图像中提取信息比从文本数据中提取信息更难。然而，一大部分信息在图 像中被找到。自动的图像辨识系统的可靠度高度取决于图像的内容。例如，光学字符辨识 比面部辨识更可靠。图像辨识的目标是对图像添加标签。标签指的是特征化图像的内容的 标签（单词）的识别。例如，汽车的图像可以被添加有单词"汽车"、"福特格拉纳达（Ford Granada) "或"具有损坏前灯的白色1976年福特格拉纳达"的标签。这些标签包括不同数 量的信息，并可由此在用途上变化。
技术实现思路
本申请的实施例包括添加图像标签的双管齐下的方法。第一个方法是在图像上执 行自动的图像辨识。该自动的图像辨识导致图像的审核（review)。该图像审核包括识别图 像的内容的一个或多个标签并且可选地还包括表示自动图像识别的可靠度的置信度的度 量。该对图像添加标签的方法中的第二个方法包括图像的手动添加标签。手动添加标签包 括人观看每个图像、考虑图像的内容并且手动地提供表示图像内容的标签。自动的图像辨 识具有分析每个图像的时间上或金钱上的成本可以相对低的优点。图像的手动标签添加具 有更高的准确度和可靠度的优点。 本专利技术的实施例结合了自动图像辨识和手动图像辨识两者。在一些实施例中，自 动图像辨识首先被执行。产生的图像审核通常既包括特征化图像的一个或多个标签也包括 这些标签在准确度上的置信度的度量。如果置信度高于预定阈值，那么这些标签与该图像 关联并被提供作为添加标签过程的输出。如果置信度低于预定阈值，那么该图像的手动审 核被执行。手动审核导致特征化图像的内容的附加和/或不同标签。在一些实施例中，自 动的图像辨识和图像的手动审核被并行地执行。如果自动图像辨识导致一个或多个标签具 有高于预定阈值的置信度则手动审核被可选地取消或终止。 在一些实施例中，图像的辨识可以被升级。图像辨识过程的升级包括针对表示图 像的内容的进一步或改进的标签的要求。例如，如果自动图像辨识导致标签"白车"，该辨识 的升级可以导致标签"白色福特格拉纳达"。在一些实施例中，升级的审核利用专家人类审 核者。例如，以上示例可以包括利用具有汽车的专业知识的人类审核者。人类审核者的专 业知识的其它示例在本文的其它地方被讨论。 本专利技术的各种实施例包括导向改进图像辨识的准确度同时还最小化成本的特征。 通过举例的方式，这些特征包括人口审核者的有效利用、图像标签的实时递送、和/或图像 辨识的无缝升级。本文公开的图像辨识的方法被可选地用来生成适于执行互联网搜索和/ 或选择广告的图像标签。例如，在一些实施例中，图像标签被自动地用来执行谷歌搜索和/ 或基于谷歌的AdWords而卖广告。 本专利技术的各种实施例包括图像处理系统，该图像处理系统包括被配置为在通信网 络上传送图像和图像标签的I/O ;自动识别接口，被配置为将图像向自动识别系统传送并 且接收来自自动识别系统的图像的计算机生成的审核，该计算机生成的审核包括识别图像 的内容的一个或多个标签；目的地逻辑，被配置为确定将图像发送到的第一目的地，以用于 由第一人类审核员对该图像进行第一手动审核；图像张贴逻辑，被配置为将图像张贴至目 的地；审核逻辑，被配置为接收来自目的地的图像的手动审核并且接收计算机生成的审核， 该手动审核包括识别图像的内容的一个或多个图像标签；响应逻辑，被配置为向通信网络 提供计算机生成的审核的图像标签以及手动审核的图像标签；存储器，被配置为存储图像； 以及微处理器，被配置为至少执行目的地逻辑。 本专利技术的各种实施例包括处理图像的方法，该方法包括接收来自图像源的图像； 向自动图像识别系统分配图像；接收来自自动图像识别系统的计算机生成的审核，该计算 机生成的审核包括被自动图像识别系统指派给该图像的一个或多个图像标签和置信度的 度量，该置信度的度量是被指派至图像的图像标签正确地特征化图像的内容的置信度的度 量；将图像置于图像队列中；确定目的地；将用于手动审核的图像张贴至第一目的地，该第 一目的地包括人类图像审核员的显示设备；以及接收来自目的地的图像的手动图像审核， 该图像审核包括被人类图像审核员指派至图像的一个或多个图像标签，该一个或多个图像 标签特征化图像的内容。 本申请的各种实施例包括图像源，其包括被配置为采集图像的相机；显示器，被配 置为向用户呈现图像；眼跟踪逻辑，被配置为检测用户的一个或多个眼睛的动作；可选的 图像标记逻辑，被配置为将标记置于图像上，该标记被配置为指示图像的特定子集并且响 应于所检测的动作；显示逻辑，被配置为实时地将标记显示在图像上；1/0,被配置为提供 图像至计算机网络；以及处理器，被配置为至少执行显示逻辑。 本申请的各种实施例包括图像源，其包括被配置为采集图像的相机；显示器，被配 置为向用户呈现图像；眼跟踪逻辑，被配置为检测用户的一个或多个眼睛的动作；图像标 记逻辑，被配置使用户指示图像的特定子集并且突出该子集内的对象，该指示响应于所检 测的动作；显示逻辑，被配置为实时地将所突出的显示在图像上；1/0,被配置为向计算机 网络提供图像和特定子集的指示；以及处理器，被配置为至少执行显示逻辑。 本专利技术的各种实施例包括图像源，其包括被配置为采集图像的相机；显示器，被配 置为向用户呈现图像；选择逻辑，被配置用于选择；图像标记逻辑，被配置使用户指示图像 的特定子集并且突出该子集内的对象，该指示响应于所检测的手指；1/0,被配置为向计算 机网络提供图像和特定子集的指示；显示逻辑，被配置为实时地显示图像并且响应于图像 显示从计算机网络接收的图像标签，该图像标签特征化图像的内容；以及处理器，被配置为 执行至少显示逻辑。 本专利技术的各种实施例包括图像处理系统，该图像处理系统包括被配置为在通信网 络上传送图像序列和图像标签的I/O ;可选的自动识别接口，被配置为将图像序列向自动 识别系统传送并且接收来自自动识别系统的图像的计算机生成的审核，该计算机生成的审 核包括识别图像的内容的一个或多个标签；目的地逻辑，被配置为确定将图像序列发送至 的第一目的地，以用于由第一人类审核者对该图像序列进行第一手动审核；图像张贴逻辑， 被配置为将图像序列张贴至目的地；审核逻本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种处理图像的方法，所述方法包括：使用便携设备接收图像；使用所述便携设备的处理器识别所述图像的特征；经由通信网络将所述特征提供至远程图像处理服务器；基于所述特征从所述图像处理服务器接收一个或多个图像标签；以及将所述一个或多个图像标签显示在所述便携设备的显示器上。
【技术特征摘要】
...
【专利技术属性】
技术研发人员：B·A·福尔肯斯，D·K·梅热，
申请(专利权)人：影像搜索者公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
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