专利名称：个性化标记排序的制作方法
技术领域：
本发明一般地涉及图像标记，更具体地说，涉及基于个人用户信息的个性化标记排序。
背景技术：
图像标记(或根据图像包含的信息使用关键字对图像进行分类)是ー种(例如，在Flickr 等网站上)组织图像集合的有效方式。当正确执行时，标记可以便于搜索图像或导航此类网站。但是，由具有多个上下文相关定义的单词以及由有关这些定义的用户主观性引起的不一致性通常产生不相关的搜索結果。例如，家庭聚会的图像可以使用标记“家庭”进行标记。如果对建筑感兴趣的用户搜索标记以“家庭”的图像，则可能在捜索结果中返回与建筑领域不相关的家庭聚会的图像。
美国公开申请US20080114778A1披露了ー种基于用户偏好对内容标记进行动态排序的功能。美国专利7360160披露了一种基于内容标记与对应于用户简档的标记之间的映射标识用户偏好，然后相应地对标记进行排序的功能。美国公开申请US20090063568A1披露了ー种基于用户偏好对内容标记进行动态排序的功能。论文“Personalized tagrecommendation using grapn-based ranking on multi-type interrelated objectsCス寸多类型相关对象使用基于图的排序的个性化标记建议)” (Ziyu Guan等人，ACM信息检索研究与开发年会，第32届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议的会议记录，美国马萨诸塞州波士顿，第540-547页，出版年份2009，ISBN :978-1-60558-483-6)披露了一种基于用户偏好对内容标记进行排序的功能。论文“A System for Recommending Tags of ImagesUsing Co-Occurrence of Tags and Similar Images (一种使用标记和相似图像的同时出现来建议图像标记的系统)” (N. Sezaki和K. Kise，语音和图像处理、识别，2009年3月第129-C卷第3期)披露了ー种比较图像和标记之间的相似性以建议图像标记的功能。论文“Learning to Recommend Tags for On-line Photos(学习为在线图片建议标记)”(ZheshenWang等人，亚利桑那州立大学计算机科学与工程系，版权2009，ISBN978-1-4419-0056-2,DOI 10. 1007/978-1-4419-0056-229，第1_9页)披露了ー种基于图像之间的映射和标记之间的映射对标记进行建议和排序的功能。
发明内容
在本发明的ー个方面中，提供了一种用于对图像进行个性化标记排序的系统，所述系统包括參考图像捜索器，其被配置为根据第一预定图像相似性度量在參考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像；源图像搜索器，其被配置为根据预定标记相似性度量在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，其中所述ー组输入标记与所述输入图像关联；图像比较器，其被配置为根据第二预定图像相似性度量在由所述源图像捜索器标识的图像中标识任何与由所述參考图像搜索器标识的图像类似的图像，以及计算多个标记对中的每个标记对的权重，其中所述标记对中的每个标记对内的每个标记均与由所述图像比较器标识的图像的不同子集关联，并且其中根据预定加权函数计算所述权重；以及标记排序器，其被配置为根据应用于所述标记对权重的预定排序函数对所述输入图像的所述输入标记进行排序。在本发明的另ー个方面中，提供了一种用于对图像进行个性化标记排序的系统，所述系统包括參考图像捜索器，其被配置为根据第一预定图像相似性度量在參考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像；源图像搜索器，其被配置为根据预定标记相似性度量在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，其中所述ー组输入标记与所述输入图像关联；以及在多个组中表示由所述源图像捜索器标识的图像，其中所述组中的每个组均与所述ー组输入标记中的不同标记关联；图像比较器，其被配置为根据第二预定图像相似性度量在由所述源图像捜索器标识的图像的所述组中标识任何与由所述參考图像搜索器标识的图像类似的图像；在所述组的多个子集中表示由所述图像比较器标识的图像，其中所述子集中的每个子集均与该子集是其子集的所述组的标记关联；以及根据第三预定相似性度量针对任意一对所述子集计算由该对子集表示的图像之间的相似性值，并且作为所述相似性值的预定函数和在与该对子集关联的每对标记之间计算的基于标记的相似性值的预定函数来计算该对标记的权重；以及标记排序器，其被配置为 构建具有多个节点的标记图，其中所述标记图中的每个节点优选地对应于所述ー组输入标记中的不同标记；根据该对标记的对应权重为所述标记图的多个边中的每个边分配权重；以及根据预定排序函数对所述图中的所述节点进行排序，从而对所述输入图像的所述输入标记进行排序。在本发明的各其他方面中，还提供了方法和计算机程序产品。
现在将仅通过实例的方式參考附图描述本发明的优选实施例，这些附图是图I是根据本发明的一个实施例构造和运行的用于对标记图像进行排序的系统的简化概念图；图2是根据本发明的ー个实施例运行的图I的系统的操作的示例性方法的简化流程图；图3A-3D是根据本发明的一个实施例构造和运行的用于对标记图像进行排序的系统的实施方式的简化概念图；图4是根据本发明的一个实施例构造和运行的用于对标记图像进行排序的系统的简化概念图；图5是根据本发明的ー个实施例运行的图4的系统的操作的示例性方法的简化流程图；以及图6是根据本发明的一个实施例构造和运行的计算系统的示例性硬件实施方式的简化方块图。
具体实施例方式现在，在一个或多个实施例的上下文中描述本发明，尽管所述描述g在从整体上阐述本发明，而非被解释为将本发明限于所示出的实施例。将理解，本领域的技术人员可想到各种修改，这些修改虽然未在此具体示出，但仍在本发明的范围之内。如本领域的技术人员将理解的，本发明的各方面可以体现为系统、方法或计算机程序产品。相应地，本发明的各方面可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)或组合了软件和硬件方面的实施例的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系統”。此外，本发明的各方面可以采取体现在ー个或多个计算机可读介质(在介质中包含计算机可读程序代码)中的计算机程序产品的形式。可以使用一个或多个计算机可读介质的任意組合。所述计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是(但不限干)电、磁、光、电磁、红外线或半导体系统、装置或设备或它们的任意适当组合。计算机可读存储介质的更具体实例(非穷举列表)将包括以下项具有一条或多条线的电连接、便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦写可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备、磁存储设备或它们的 任意适当组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储介质可以是任何能够包含或存储由指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合的程序的有形介质。计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或设备使用或者与其结合使用的程序。可以使用任何适当的介质(包括但不限于无线、有线、光缆、RF等或上述的任意合适的组合)来传输包含在计算机可读介质中的程序代码。用于执行本发明的各方面的操作的计算机程序代码可以使用ー种或多种编程语目的任意组合来编写，所述编程语目包括诸如Java、Smalltalk、C++之类的面向对象的编程语言以及诸如“C”编程语言或类似的编程语言之类的常规过程编程语言。所述程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为独立的软件包、部分地在用户计算机上井部分地在远程计算机上执行，或者完全地在远程计算机或服务器上执行。在后者的情况中，远程计算机可以通过包括局域网(LAN)或广域网(WAN)的任何类型网络与用户的计算机相连，或者可以与外部计算机进行连接(例如，使用因特网服务提供商通过因特网连接)。下面将參考根据本发明的各实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方块图对本发明的各方面进行描述。将理解，所述流程图和/或方块图的每个方块以及所述流程图和/或方块图中的方块的组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器以产生机器，以便通过所述计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令产生用于实现ー个或多个流程图和/或方块图方块中指定的功能/操作的装置。这些计算机程序指令也可以被存储在能够引导计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备以特定方式执行功能的计算机可读介质中，以便存储在所述计算机可读介质中的指令产生一件包括实现在ー个或多个流程图和/或方块图方块中指定的功能/操作的指令的制品。
所述计算机程序指令还可被加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备，以导致在所述计算机、其他可编程装置或其他设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的过程，从而在所述计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实现在ー个或多个流程图和/或方块图方块中指定的功能/操作的过程。现在參考图1，它是根据本发明的一个实施例构造和运行的用于对图像进行个性化标记排序的系统的简化概念图。在图I的系统中，參考图像捜索器100接收或以其他方式访问诸如JPEG图像之类的输入图像。參考图像捜索器100优选地使用任何常规技术并使用任何公知的相似性度量(例如但不限于颜色直方图、纹理、边等的任意组合提供的相似性)在參考图像集合102中捜索与输入图像类似的图像。參考图像集合102优选地包括与图I的系统的用户的独特兴趣相关的图像，例如此用户的私有图像集合，其中參考图像集合102中的图像可能具有也可能没有关联标记，其中标记是标识图像的元素或特性的描述性单词或短语。源图像搜索器104接收或以其他方式访问已使用任何公知标记方法与该输入图 像关联的一组输入标记。源图像搜索器104优选地在源图像集合106中捜索使用与输入标记类似的标记来标记的图像，其中源图像集合106可以包括已标记图像库(例如公开提供的已标记图像库)，并且其中使用任何公知的基于文本的相似性度量来定义标记相似性。源图像搜索器104优选地检索搜索结果并将结果表示为图像标记组，其中每个组对应于输入标记中的一个输入标记。例如，如果源图像搜索器104在源图像集合106中搜索具有标记“房屋”、“山脉”和“天空”中的任意一个的图像，则搜索结果可以由三个组表示，第一个组对应于标记“房屋”并包括对使用类似于“房屋”的标记来标记的图像的引用，第二个组对应于标记“山脉”并包括对使用类似干“山脉”的标记来标记的图像的引用，以及第三个组对应于标记“天空”并包括对使用类似干“天空”的标记来标记的图像的引用。使用任何常规图像比较技术和任何公知的图像相似性度量(例如但不限于颜色直方图、纹理、边等的任意组合提供的相似性)，图像比较器108捜索在捜索源图像集合106期间发现并由上述组表示的图像，以标识与在捜索參考图像集合102期间发现的图像类似的图像。图像比较器108优选地将在每个组中发现的任何类似图像表示为该组的子集，其中每个子集优选地以类似于其父组的方式使用关联的标记来标识。图像比较器108针对任何可能的子集对并优选地针对每个可能的子集对(因而针对相应的关联标记对)计算相似性值，方式为比较这些子集中的图像以得出子集之间的相似性值，这例如通过以下方式实现计算任意图像对之间并优选地计算每ー图像对(每个图像来自ー个子集)之间的相似性值，然后计算图像对相似性值的总和。优选地，图像比较器108根据以上针对ー对相应子集计算的相似性值并优选地结合以根据在两个标记之间计算的基于标记的相似性值(例如通过使用预定的基于文本的标记并发性度量)，来针对任意标记对并优选地针对每一标记对计算权重。标记排序器110接收或以其他方式访问输入标记，并使用任何常规方法构建标记图，其中标记图中的每个节点优选地对应于不同的输入标记。标记排序器110获得上面计算的标记对的权重并将权重分配给标记图的边。例如，将针对标记对“房屋-山脉”计算的权重分配给图中将节点“房屋”与节点“山脉”相连的边。标记排序器110使用任何常规技术(例如，通过对加权图执行随机遍历而获得节点的相关性度量)来产生图中节点的排序，因而产生与该输入图像关联的输入标记的排序。示出的任何元素优选地由计算机112执行或以其他方式可供计算机112访问，例如，方式为根据常规技术在计算机硬件和/或包含在计算机可读介质内的计算机软件中实现这些元素。现在參考图2，它是根据本发明的ー个实施例运行的图I的系统的操作的方法的简化流程图。在图2的方法中，对參考图像集合执行搜索以标识与输入图像类似的图像(步骤200)。对源图像集合执行另一捜索以标识使用类似于与输入图像关联的ー组输入标记的标记来标记的图像(步骤202)。根据具有类似标记的图像对源图像集合的捜索结果进行分组(步骤204)。将在搜索參考图像集合期间发现的图像与在捜索源图像集合期间发现的每个组中的图像进行比较(步骤206)，以便标识根据类似标记分组的类似图像的子集(步骤208)。通过比较子集中的图像而针对不同子集对并因而针对对应的关联标记对计算相似性值，井根据上面计算的相似性并优选地结合以根据在两个标记之间计算的基于标记的相似性值来计算权重(步骤210)。使用任何常规方法构建标记图，其中标记图中的节点优选地对 应于输入标记(步骤212)。将上面计算的、与不同标记对关联的权重分配给标记图的各边，其中将每个权重分配给将与两个关联标记对应的两个节点相连的边(步骤214)。计算节点的相关性度量(例如通过对加权图执行随机遍历)，并根据所述相关性度量计算每个节点的排序并因而计算与该输入图像关联的输入标记的排序(步骤216)。现在參考图3A-3D，它们是上面针对图I和2描述的系统和方法的实施方式的实例。參考图3A，示出了參考图像集合300。搜索包括图像A…N的參考集合300以查找与输入图像302类似的图像，并将搜索结果(图像A、C、E和M)存储在类似參考图像集合304中。參考图3B，示出了源图像集合306，其中对集合306中的图像O…Z进行标记。搜索集合306以查找使用输入图像302的标记(标记308 “房屋”、标记310 “山脉”和标记312 “天空”)来标记的图像。搜索结果分别由对应于标记308、310和312的组314、组316和组318来表示，其中与标记“房屋”关联的组314包括使用“房屋”标记的图像P和Q，与标记“山脉”关联的组316包括使用“山脉”标记的图像T和Q，以及与标记“天空”关联的组318包括使用“天空”标记的图像X、Y和R。參考图3C，将组314、316和318中的图像与类似參考图像304中包括的图像进行比较。将来自组314、316和318的与集合304中的图像类似的图像存储在子集320、322和324中，其中与标记“房屋”关联的子集320现在包括图像P和Q，而与标记“山脉”关联的子集322现在仅包括图像T，以及与标记“天空”关联的子集318现在仅包括图像X和Y。计算来自子集对320-322的图像P和T之间的相似性度量，井根据此相似性度量计算对应于标记对“房屋-山脉”的权重W1。以类似的方式，通过比较这些子集对中的图像，分别根据子集对320-324之间和322-324之间的相似性度量来计算对应于标记对“房屋-天空”的权重W2和对应于标记对“山脉-天空”的权重W3。參考图3D，构造标记图326，其中图326的节点328、330和332分别表示标记308、310和312。将上面计算的权重W1、W2和W3按照以下方式分配给图326的适当边将对应于标记对“房屋-山脉”的Wl分配给将节点328与节点330相连的边，将对应于标记对“房屋-天空”的W2分配给将节点328与节点332相连的边，以及将对应于标记对“山脉_天空”的W3分配给将节点330与节点332相连的边。使用常规技术对加权图326执行随机遍历，并针对节点328、330、332计算优选地符合随机遍历结果的相关性度量。根据上面针对节点328、330和332计算的相关性度量，优选地对分别与节点328、330和332对应的标记308,310和312进行排序。现在參考图4，它是用于对标记后的图像进行排序的系统的另一个实施例的简化概念图。图4的系统基本上类似于图I的系统，明显的例外是參考图像402中的图像也可以被标记。这些标记可用于按照以下方式改进对參考图像402的捜索。參考图像捜索器400接收或以其他方式访问输入图像及其关联的输入标记，并使用常规方法(例如，通过将相似性度量定义为标记相似性和图像相似性两者的组合，例如但不限于两者的总和或加权总和)，使用输入图像作为查询图像以及输入标记来搜索參考图像402。从參考图像402中检索搜索结果吋，图4的系统类似于上述图I的系统。现在參考图5，它是根据本发明的ー个实施例运行的图4的系统的操作的方法的简化概念流程图。图5的方法基本上类似于图2的方法，明显的例外是在步骤500，通过根据图像相似性以及标记这些图像的标记之间的相似性定义相似性度量，使用输入图像作为查询图像来捜索參考图像集合以及访问与该输入图像对应的一组输入标记。现在參考图6，方块图600示出了根据本发明的一个实施例的可用于实现本发明的一个或多个组件/方法(例如，在此示出和描述的附图的上下文中描述的组件/方法)的计算系统的示例性硬件实施方式。如所示出，用于控制对至少一个资源的访问的技术可以根据经由计算机总线618或备选连接布置耦合的处理器610、存储器612、I/O设备614和网络接ロ 616来实现。将理解，在此使用的术语“处理器” g在包括任何处理设备，例如包括CPU (中央处理单元)和/或其他处理电路的设备。还将理解，术语“处理器”可以指多个处理设备，并且与ー个处理设备关联的各种元素可以由其他处理设备共享。在此使用的术语“存储器”g在包括与处理器或CPU关联的存储器，例如RAM、R0M、固定存储设备(例如，硬盘驱动器)、可移动存储设备(例如，软盘)、闪存等。此类存储器可以被视为计算机可读存储介质。此外，在此使用的短语“输入/输出设备”或“I/O设备” g在包括例如ー个或多个用于向处理单元输入数据的输入设备(例如，键盘、鼠标、扫描仪等)和/或一个或多个用于呈现与处理单元关联的结果的输出设备(例如，扬声器、显示器、打印机等)。附图中的流程图和方块图示出了根据本发明的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实施方式的架构、功能和操作。在此方面，所述流程图或方块图中的每个方块都可以表示代码的模块、段或部分，所述模块、段或部分包括用于实现指定的逻辑功能(多个)的一个或多个可执行指令。还应指出，在某些备选实施方式中，在方块中说明的功能可以不按图中说明的顺序发生。例如，示为连续的两个方块可以实际上被基本同时地执行，或者某些时候，取决于所涉及的功能，可以以相反的顺序执行所述方块。还将指出，所述方块图和/或流程图的每个方块以及所述方块图和/或流程图中的方块的组合可以由执行指定功能或操作的基于专用硬件的系统或专用硬件和计算机指令的组合来实现。虽然在此可以參考也可以不參考具体计算机硬件或软件来描述方法和装置，但将理解，可以使用常规技术容易地在计算机硬件或软件中实现在此描述的方法和装置。 虽然參考ー个或多个具体实施例描述了本发明，但所述描述g在从整体上阐述本发明，而非被解释为将本发明限于所示出的实施例。将理解，本领域的 技术人员可以想到各种修改，这些修改虽然未在此具体示出，但仍在本发明的范围之内。
权利要求
1.一种用于对图像进行个性化标记排序的系统，所述系统包括 参考图像搜索器，其被配置为根据第一预定图像相似性度量在参考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像； 源图像搜索器，其被配置为根据预定标记相似性度量在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，其中所述一组输入标记与所述输入图像关联； 图像比较器，其被配置为根据第二预定图像相似性度量在由所述源图像搜索器标识的图像中标识任何与由所述参考图像搜索器标识的图像类似的图像，以及 计算多个标记对中的每个标记对的权重，其中所述标记对中的每个标记对内的每个标记均与由所述图像比较器标识的图像的不同子集关联，并且其中根据预定加权函数计算所述权重；以及 标记排序器，其被配置为根据应用于所述标记对权重的预定排序函数对所述输入图像的所述输入标记进行排序。
2.根据权利要求I的系统，其中所述源图像搜索器被配置为在多个组中表示由所述源图像搜索器标识的图像，其中所述组中的每个组均与所述一组输入标记中的不同标记关联。
3.根据权利要求2的系统，其中所述图像比较器被配置为在所述组的多个子集中表示由所述图像比较器标识的图像，其中所述子集中的每个子集均与该子集是其子集的所述组的标记关联。
4.根据权利要求3的系统，其中所述图像比较器被配置为根据第三预定图像相似性度量计算由一对所述子集表示的图像之间的相似性值。
5.根据权利要求4的系统，其中所述图像比较器被配置为计算所述权重，其中所述预定加权函数应用于所述相似性值和在与所述一对子集关联的所述标记之间计算的基于标记的相似性值。
6.根据权利要求I的系统，其中所述标记排序器被配置为构建具有多个节点的标记图，其中所述标记图中的每个节点对应于所述一组输入标记中的不同标记；以及将所述权重中的每个权重分配给所述标记图的多个边中与所述标记对中的一个标记对对应的每个边。
7.一种用于对图像进行个性化标记排序的系统，所述系统包括 参考图像搜索器，其被配置为根据第一预定图像相似性度量在参考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像； 源图像搜索器，其被配置为根据预定标记相似性度量在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，其中所述一组输入标记与所述输入图像关联；以及在多个组中表示由所述源图像搜索器标识的图像，其中所述组中的每个组均与所述一组输入标记中的不同标记关联； 图像比较器，其被配置为根据第二预定图像相似性度量在由所述源图像搜索器标识的图像的所述组中标识任何与由所述参考图像搜索器标识的图像类似的图像；在所述组的多个子集中表示由所述图像比较器标识的图像，其中所述子集中的每个子集均与该子集是其子集的所述组的标记关联；以及根据第三预定相似性度量针对任意一对所述子集计算由该对子集表示的图像之间的相似性值，并且作为所述相似性值的预定函数和在与该对子集关联的每对标记之间计算的基于标记的相似性值的预定函数来计算该对标记的权重；以及标记排序器，其被配置为构建具有多个节点的标记图，其中所述标记图中的每个节点优选地对应于所述一组输入标记中的不同标记；根据该对标记的对应权重为所述标记图的多个边中的每个边分配权重；以及根据预定排序函数对所述图中的所述节点进行排序，从而对所述输入图像的所述输入标记进行排序。
8.根据权利要求7的系统，其中所述参考图像搜索器被配置为通过使用所述输入图像作为查询图像执行基于内容的搜索来标识所述图像。
9.根据权利要求7的系统，其中所述图像相似性度量是颜色直方图、纹理和边的任意组合的相似性的度量。
10.根据权利要求7的系统，其中所述参考图像集合包括与用户的独特兴趣相关的多个图像。
11.根据权利要求7的系统，其中所述参考图像集合内的所述图像中的任意图像均具有标识图像元素或特性的关联标记。
12.一种用于对图像进行个性化标记排序的方法，所述方法包括 根据第一预定图像相似性度量在参考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像； 根据预定标记相似性度量在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，其中所述一组输入标记与所述输入图像关联； 根据第二预定图像相似性度量在所述参考图像集合内标识的图像中标识任何与在所述源图像集合内标识的图像类似的图像，以及 计算多个标记对中的每个标记对的权重，其中所述标记对中的每个标记对内的每个标记均与所述参考图像集合中被标识为与在所述源图像集合中标识的图像类似的图像的不同子集关联，并且其中根据预定加权函数计算所述权重；以及 根据应用于所述标记对权重的预定排序函数对所述输入图像的所述输入标记进行排序。
13.根据权利要求12的方法，还包括在多个组中表示在所述源图像集合中标识的图像，其中所述组中的每个组均与所述一组输入标记中的不同标记关联。
14.根据权利要求13的方法，还包括在所述组的多个子集中表示所述参考图像集合中的被标识为与在所述源图像集合中标识的图像类似的图像，其中所述子集中的每个子集均与该子集是其子集的所述组的标记关联。
15.根据权利要求14的方法，还包括根据第三预定图像相似性度量计算由一对所述子集表示的图像之间的相似性值。
16.根据权利要求15的方法，还包括计算所述权重，其中所述预定加权函数应用于所述相似性值和在与所述一对子集关联的所述标记之间计算的基于标记的相似性值。
17.根据权利要求12的方法，还包括 构建具有多个节点的标记图，其中所述标记图中的每个节点对应于所述一组输入标记中的不同标记；以及 将所述权重中的每个权重分配给所述标记图的多个边中与所述标记对中的一个标记对对应的每个边。
18.一种用于对图像进行个性化标记排序的方法，所述方法包括根据第一预定图像相似性度量在参考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像；根据预定标记相似性度量在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，其中所述一组输入标记与所述输入图像关联； 在多个组中表示在所述源图像集合中标识的图像，其中所述组中的每个组均与所述一组输入标记中的不同标记关联； 根据第二预定图像相似性度量在所述源图像集合中标识的图像的所述组中标识任何与在所述参考图像集合中标识的图像类似的图像； 在所述组的多个子集中表示所述源图像集合中的被标识为与在所述参考图像集合中标识的图像类似的图像，其中所述子集中的每个子集均与该子集是其子集的所述组的标记关联； 根据第三预定相似性度量针对任意一对所述子集计算由该对子集表示的图像之间的相似性值，并且作为所述相似性值的预定函数和在与该对子集关联的每对标记之间计算的基于标记的相似性值的预定函数来计算该对标记的权重；以及 根据应用于所述标记对权重的预定排序函数对所述输入图像的所述输入标记进行排序。
19.根据权利要求18的方法，还包括 构建具有多个节点的标记图，其中所述标记图中的每个节点优选地对应于所述一组输入标记中的不同标记；以及 将所述权重中的每个权重分配给所述标记图中与所述标记对中的一个不同标记对对应的不同边。
20.根据权利要求18的方法，其中在所述参考图像集合中标识的步骤包括使用所述输入图像作为查询图像执行基于内容的搜索。
21.根据权利要求18的方法，其中在所述参考图像集合中标识的步骤包括标识所述参考图像集合在何处包括与用户的独特兴趣相关的多个图像。
22.一种用于对图像进行个性化标记排序的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括 计算机可读存储介质；以及 包含在所述计算机可读存储介质中的计算机可读程序代码，其中所述计算机可读程序代码被配置为根据第一预定图像相似性度量在参考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像； 根据预定标记相似性度量在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，其中所述一组输入标记与所述输入图像关联； 根据第二预定图像相似性度量在所述参考图像集合内标识的图像中标识任何与在所述源图像集合内标识的图像类似的图像，以及计算多个标记对中的每个标记对的权重，其中所述标记对中的每个标记对内的每个标记均与所述参考图像集合中被标识为与在所述源图像集合中标识的图像类似的图像的不同子集关联，并且其中根据预定加权函数计算所述权重；以及 根据应用于所述标记对权重的预定排序函数对所述输入图像的所述输入标记进行排序。
23.根据权利要求22的计算机程序产品，其中所述计算机可读程序代码被配置为在多个组中表示在所述源图像集合中标识的图像，其中所述组中的每个组均与所述一组输入标记中的不同标记关联。
24.根据权利要求23的计算机程序产品，其中所述计算机可读程序代码被配置为在所述组的多个子集中表示所述参考图像集合中的被标识为与在所述源图像集合中标识的图像类似的图像，其中所述子集中的每个子集均与该子集是其子集的所述组的标记关联。
25.根据权利要求24的计算机程序产品，其中所述计算机可读程序代码被配置为根据第三预定图像相似性度量计算由一对所述子集表示的图像之间的相似性值，以及计算所述权重，其中所述预定加权函数应用于所述相似性值和在与所述一对子集关联的所述标记之间计算的基于标记的相似性值。
全文摘要
对图像进行个性化标记排序，包括在参考图像集合中标识任何与输入图像类似的图像；在源图像集合中标识任何具有与一组输入标记类似的关联标记的图像，所述一组输入标记与所述输入图像关联；在所述参考图像集合内标识的图像中标识任何与在所述源图像集合内标识的图像类似的图像，以及计算多个标记对中的每个标记对的权重，其中所述标记对中的每个标记对内的每个标记均与所述参考图像集合中被标识为与在所述源图像集合中标识的图像类似的图像的不同子集关联；以及根据应用于所述标记对权重的预定排序函数对所述输入图像的所述输入标记进行排序。
文档编号G06F17/30GK102713911SQ201180006268
公开日2012年10月3日 申请日期2011年1月10日 优先权日2010年1月18日
发明者M·施姆利-舒尔, Y·马斯 申请人:国际商业机器公司