用于图像处理的计算机实施的方法、计算机程序产品和计算机系统技术方案

本说明书具体涉及一种用于图像处理的计算机实施的方法、计算机程序产品和计算机系统，所述方法包括：-接收至少一个用户图像；-通过如下操作识别用户图像的多个图像分类元素：--向用户图像分配初始分类，其中初始分类基于与用户图像相关联的时域数据；--确定至少一个全局描述用户图像的内容的图像标签；--针对每个图像标签计算标签正确性值；--识别用户图像的至少一个图像成分；--针对每个图像成分计算成分正确性值；--利用标签正确性值和成分正确性值使图像标签和图像成分相关，由此识别相关的图像标签和相关的图像成分；--应用规则以确定用户图像的类别，其中规则基于如下至少一项：时域数据、相关的图像标签和相关的图像成分；以及-产生包括以下图像分类元素的用户图像的最终分类：初始分类、相关的图像标签、相关的图像成分和类别。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

技术介绍

技术实现思路
根据一方面，提供了一种用于图像处理的计算机实施方法。该方法可以包括接收至少一个用户图像。该方法还可以包括通过向用户图像分配初始分类来识别用户图像的多个图像分类元素，其中初始分类基于与用户图像相关联的时域数据。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括确定全局性描述用户图像内容的至少一个图像标签以及针对每个图像标签计算标签正确性值。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括识别用户图像的至少一个图像成分并针对每个图像成分计算成分正确性值。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括利用所述标签正确性值和所述成分正确性值使所述图像标签和所述图像成分相关，由此识别相关的图像标签和相关的图像成分。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括应用规则以确定所述用户图像的类别，其中所述规则基于如下至少一项所述时域数据、所述相关的图像标签和所述相关的图像成分。该方法还可以包括产生包括以下图像分类元素的用户图像最终分类所述初始分类、所述相关的图像标签、所述相关的图像成分和所述类别。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括接收与所述图像相关联的地理位置；以及确定与所述地理位置相关联的地名。所述最终分类还可以包括所述地名。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括基于所述时域数据和所述地理位置确定事件。所述最终分类还可以包括所述事件。识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括从时域数据导出天气指示。所述最终分类还可以包括所述天气指示。识别用户图像的至少一个图像成分还可以包括识别多个图像成分。此外，识别用户图像的多个图像分类元素还可以包括将所述图像成分分类与所述多个图像成分的第一图像成分相关联。所述最终分类还可以包括所述图像成分分类。而且，第一图像成分可以被识别为面部。因此，该方法还可以包括将姓名与面部相关联。在这种情况下，该方法还可以包括基于面部表情确定心情。所述最终分类还可以包括姓名和心情。在一些情况下，该方法还包括验证所述初始分类。此外，该方法可以包括验证所述用户图像的最终分类，其中接收训练信息以产生后续图像的后续最终分类。该方法还可以包括基于所述初始分类将所述用户图像与存储的图像相关联；和/或基于所述最终分类将所述用户图像与存储的图像相关联。接收至少一个用户图像还可以包括接收多个用户图像。在这种情况下，该方法还可以包括从图像共享网络检索多个用户图像中的至少一个。该方法还可以包括显示多个图像分类元素，其中根据与图像分类元素相关联的多个用户图像的数量显示每个图像分类元素。而且，该方法可以包括接收从所述多个图像分类元素选择选定的图像分类元素的用户输入；以及显示从所述多个用户图像选择的图像的预览，其中所选的图像分类元素包括在所选图像的最终分类中。此外，该方法还可以包括接收包括至少一个查询项的查询，并将查询项匹配到匹配分类元素。该方法还可以包括从多个用户图像检索匹配图像。匹配分类元素可以包括在匹配图像的最终分类中。此外，多个用户图像可以包括查询图像和响应图像。在这种情况下，该方法还可以包括接收包括查询图像的查询。而且，该方法可以包括匹配所述查询图像的分类元素与所述响应图像的分类元素；以及响应于所述查询检索响应图像。也可以将该方法实现为一种包括计算机可读指令的计算机程序产品，所述计算机可读指令在计算机系统上加载和执行时，令所述系统执行根据上述步骤的操作。根据另一方面，提供了一种可操作为处理图像的客户端-服务器系统。该系统可以包括客户端。客户端可以包括接收模块，可操作为接收用户图像。客户端还可以包括客户端图像处理模块，可操作为向所述用户图像分配初始分类，其中所述初始分类基于与所述用户图像相关联的时域数据。该系统还可以包括服务器。服务器可以包括服务器通信模块，可操作为从所述客户端接收所述用户图像。可以将服务器通信模块实现为网络服务模块。服务器还可以包括情景检测器，可操作为识别全局描述所述用户图像的图像标签并进一步可操作为计算用于所述图像标签的标签正确性值。而且，该服务器可以包括对象识别器，可操作为识别所述用户图像的图像成分，并进一步可操作为计算用于所述图像成分的成分正确性值。此外，该服务器可以包括相关模块，可操作为利用所述标签正确性值和所述成分正确性值对所述图像标签和所述图像成分进行相关，还可操作为识别相关的图像标签和相关的图像成分。此外，该服务器可以包括分类模块，可操作为应用规则以确定所述用户图像的类别，其中所述规则基于如下至少一项所述时域数据、所述相关的图像标签和所述相关的图像成分。而且，该服务器可以包括最终分类模块，可操作为基于所述初始分类，所述相关的图像标签，所述相关的图像成分和所述类别产生最终分类。分类模块和最终分类模块可以是语义扩展器的一部分。所述服务器通信模块还可操作为向所述客户端发送如下内容所述最终分类和对所述用户图像的引用。技术定义“嵌入式系统”可以被理解为设计成执行一种或几种专门功能的计算机系统或装置。可以将嵌入式系统与通用计算机系统，例如桌面计算机PC相比较。网络附属存储(NAS)可以被理解为提供文件层次计算机数据存储的嵌入式系统范例。NAS可以连接到计算机网络并提供对异构网络客户端的访问。此外，NAS可以包括一个或多个硬盘，其中可以将硬盘布置成廉价/独立磁盘冗余阵列(RAID)。“机顶盒”(STB)可以指嵌入式系统的另一范例。STB可以操作为连接到显示装置(例如电视机或计算机)和外部信号源。STB可以操作为将从外部信号源接收的信号转换成稍后在显示装置上显示的内容。“集成电路”(也称为微电路、微芯片或芯片)可以指在半导体材料的薄衬底表面中制造的微型化电子电路。“数字信号处理器”(DSP)可以理解为针对特定操作，可能包括信号的处理(例如变换)而优化的专用微处理器。与通用微处理器相比，DSP可以具有更低的硬件复杂性、更少的功能、更低成本、更好性能和降低的功耗。“片上系统”(SoC)可以指在单个集成电路上集成计算机系统的部件。为了让SoC实现完整的功能，可能需要外加存储器和/或周边设备。SoC可以包括DSP。“数字媒体处理器”(DMP)也称为媒体处理器，可以被理解为被设计成实时(或接近实时)处理数据流(例如，像视频或音频的媒体)的SoC。DMP可以包括一个或多个DSP、存储器接口、媒体接口和音频/视频加速器。DMP可以能够对各种类型的媒体(例如图像)和媒体流进行解码、转码(从一个格式转换成另一种)、编码和转速(从较高比特率向较低比特率缩放)。“图像”可以理解为与对象具有相似外观的人工制品。在下文中，术语图像是指静止或静态图像。可以对图像进行栅格化和/或编码。图像的范例包括图片和照片。活动图像将被称为视频。附图说明图1示出了嵌入式系统的部件。图2示出了可操作为处理图像的客户端-服务器系统的示范性架构的高层次视图。图3示出了客户端-服务器系统的客户端部分的另一种架构。图4示出了客户端-服务器系统的服务器部分的另一种架构。图5示出了利用客户端-服务器系统识别图像分类元素的示范性方法。图6示出了由图像处理系统执行的图像搜索操作。图7示出了用于识别图片的图像分类元素的过程的泳道图。图8示出了为了对从图像共享网络检索的图像进行注释和索引而可以执行的步骤的泳道图。图9示出了为了搜索图片而可以执行的步骤的泳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2010.07.02 EP 10425225.91.一种用于图像处理的计算机实施方法，所述方法包括 -接收(70l)至少一个用户图像(506)； -通过如下操作识别所述用户图像的多个图像分类元素 --向所述用户图像分配初始分类，其中所述初始分类基于与所述用户图像相关联的时域数据； --确定至少一个全局描述所述用户图像的内容的图像标签； -针对每个图像标签计算标签正确性值； --识别(705)所述用户图像的至少一个图像成分(508，510)； --针对每个图像成分(508，510)计算成分正确性值； --利用所述标签正确性值和所述成分正确性值使所述图像标签和所述图像成分(508,510)相关(708),由此识别相关的图像标签和相关的图像成分； -应用规则以确定所述用户图像的类别，其中所述规则基于如下至少一项所述时域数据、所述相关的图像标签和所述相关的图像成分；以及 -产生包括以下图像分类元素的所述用户图像的最终分类所述初始分类、所述相关的图像标签、所述相关的图像成分和所述类别。2.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述多个图像分类元素还包括 接收与所述图像相关联的地理位置；以及 确定与所述地理位置相关联的地名； 其中所述最终分类还包括所述地名。3.根据权利要求2所述的方法，其中识别所述多个图像分类元素还包括 基于所述时域数据和所述地理位置确定事件； 其中所述最终分类还包括所述事件。4.根据前述权利要求的任一项所述的方法，其中识别所述多个图像分类元素还包括 从所述时域数据导出天气指示； 其中所述最终分类还包括所述天气指示。5.根据前述权利要求的任一项所述的方法，其中识别所述用户图像(506)的至少一个图像成分(508，510)还包括识别多个图像成分，且其中识别所述多个图像分类元素还包括 将所述图像成分分类与所述多个图像成分的第一图像成分相关联； 其中所述最终分类还包括所述图像成分分类。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述第一图像成分被识别为面部，所述方法还包括 将姓名与所述面部相关联；以及 基于所述面部的表情确定心情； 其中所述最终分类还包括所述姓名和所述心情。7.根据前述权利要求的任一项所述的方法，还包括 验证所述初始分类； 验证所述用户图像的最终分类，其中接收训练信息以产生后续图像的后续最终分类。8.根据前述权利要求的任一项所述的方法，还包括基于所述初始分类将所述用户图像与存储的图像相关联；和/或 基于所述最终分类将所述用户图像与存储的图像相关联。9.根据前述权利要求的任一项所述的方法，其中接收至少一个用户图像还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：G·卡普佐，M·伯希尼，F·玛莫利蒂，
申请(专利权)人：埃森哲环球服务有限公司，
类型：
国别省市：