技术特征：
技术总结
本发明属于计算机应用及计算视觉领域，涉及一种基于语义场景分类的图像自动标注算法。本方法利用基于非负矩阵分解的方法检测标签的语义场景信息，以概率方式映射训练集样本到对应的场景，并利用样本的场景信息训练基于极限学习机和差分进化算法的场景分类器。最后利用场景分类器，将待标注样本快速映射到与其场景相关的样本子集中，在这个样本子集中利用KNN‑based算法完成标注。该发明不仅缩小了搜索最邻近样本的范围，提升了算法效率，而且使得KNN算法在语义相关的样本集合中进行标注，从而减少噪音的干扰，提高了标注效果。本方法中的场景个数远少于标签个数，因此解决了基于模型学习的方法不适合标签数量庞大的数据集的问题。
技术研发人员：葛宏伟;王志强;孙玮婷;孙亮
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：2017.05.17
技术公布日：2017.09.29