CN113191411B - 一种基于照片组的电子声像类文件管理方法 - Google Patents

一种基于照片组的电子声像类文件管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电子档案库架构技术领域，具体是一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，为了解决传统声像档案分类归档时无法自动生成类标的问题，具体包括四大步骤。本发明可以自动提取图像特征进行聚类分析，然后逆向搜索与聚类结果强相关的图片像素，提取出声像档案中的共性图像作为该类的类标，能够对档案进行快速有效的归档分类，从而实现更加方便快捷的声像档案管理。

Description

一种基于照片组的电子声像类文件管理方法
技术领域
本发明涉及电子档案库架构技术领域，具体是一种基于照片组的电子声像类文件管理方法。
背景技术
声像档案是指各单位在科研、生产、基本建设、党务、行政、经营、外事等各项活动中产生的、具有保存价值并经过整理归档的录音带、录像带、传统胶片照片、幻灯片、缩微胶片以及数码照片、数字音频、数字视频文件等，并提供附属文字材料。
由于数据来源多样，且需要定义统一的规范和标准，使得难以对档案进行有效的归档分类，也加大了后续对声像档案管理的难度。因此，本领域技术人员提供了一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，包括如下步骤：
步骤1：提取图片样本中最能代表图像间差异的像素进行编码作为图片特征；
步骤2：使用编码向量进行聚类分析，根据聚类结果重新迭代训练自编码器，直至到达聚类指标；
步骤3：取出训练后自编码器第一层的权重矩阵W和偏置矩阵B，找出relu(wx+b)＞0的激活神经元及输入样本图片的对应像素；
步骤4：将步骤3中提取出的像素重新组合出共性图像作为声像档案的类标。
作为本发明更进一步的方案：步骤1中差异性指标使用图片编码向量的与原始图像集的相关性R(S，E)来衡量，公式：
Figure BSA0000240083630000021
作为本发明更进一步的方案：其中S表示原始图像的集合，s表示图像集中的某张图像，E表示编码向量的集合，e为某个编码向量，p(e|s)为编码向量的高斯分布，
Figure BSA0000240083630000022
为原始数据的分布，p(s)这是在指定p(e|s)后整个编码向量集合E的分布：
Figure BSA0000240083630000023
因此只需要最大化图片的相关性评价，即可训练出一个自编码器使得对于每个样本s，都能使得该样本的编码向量z保留原始数据尽可能多的重要信息。
作为本发明更进一步的方案：步骤2的具体方法是将得到图片的编码向量后采用聚类算法对图片进行聚类，使用纯度purity来衡量聚类结果；具体公式如下：
Figure BSA0000240083630000024
作为本发明更进一步的方案：其中pij指聚类i中成员属于类j的概率，mi是在聚类i中所有成员的个数，m是整个聚类划分类型所涉及到的成员个数，K是聚类簇的数量。然后根据聚类结果重新迭代训练自编码器，反向调整自编码器的神经元激活状态直至到达聚类指标，因此自编码器的损失函数为：
Figure BSA0000240083630000025
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明可以自动提取图像特征进行聚类分析，然后逆向搜索与聚类结果强相关的图片像素，提取出声像档案中的共性图像作为该类的类标，能够对档案进行快速有效的归档分类，从而实现更加方便快捷的声像档案管理。
附图说明
图1为一种基于照片组的电子声像类文件管理方法的步骤示意图。
具体实施方式
请参阅图1，本发明实施例中，一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，包括如下步骤：
步骤1：提取图片样本中最能代表图像间差异的像素进行编码作为图片特征；
步骤2：使用编码向量进行聚类分析，根据聚类结果重新迭代训练自编码器，直至到达聚类指标；
步骤3：取出训练后自编码器第一层的权重矩阵W和偏置矩阵B，找出relu(wx+b)＞0的激活神经元及输入样本图片的对应像素；
步骤4：将步骤3中提取出的像素重新组合出共性图像作为声像档案的类标。
进一步的，步骤1中差异性指标使用图片编码向量的与原始图像集的相关性R(S，E)来衡量，公式：
Figure BSA0000240083630000031
进一步的，其中S表示原始图像的集合，s表示图像集中的某张图像，E表示编码向量的集合，e为某个编码向量，p(e|s)为编码向量的高斯分布，
Figure BSA0000240083630000032
为原始数据的分布，p(s)这是在指定p(e|s)后整个编码向量集合E的分布：
Figure BSA0000240083630000033
因此只需要最大化图片的相关性评价，即可训练出一个自编码器使得对于每个样本s，都能使得该样本的编码向量z保留原始数据尽可能多的重要信息。
进一步的，步骤2的具体方法是将得到图片的编码向量后采用聚类算法对图片进行聚类，使用纯度purity来衡量聚类结果；具体公式如下：
Figure BSA0000240083630000034
进一步的，其中pij指聚类i中成员属于类j的概率，mi是在聚类i中所有成员的个数，m是整个聚类划分类型所涉及到的成员个数，K是聚类簇的数量。然后根据聚类结果重新迭代训练自编码器，反向调整自编码器的神经元激活状态直至到达聚类指标，因此自编码器的损失函数为：
Figure BSA0000240083630000035
综上所述：本发明可以自动提取图像特征进行聚类分析，然后逆向搜索与聚类结果强相关的图片像素，提取出声像档案中的共性图像作为该类的类标，能够对档案进行快速有效的归档分类，从而实现更加方便快捷的声像档案管理。
以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：提取图片样本中最能代表图像间差异的像素进行编码作为图片特征；
步骤2：使用编码向量进行聚类分析，根据聚类结果重新迭代训练自编码器，直至到达聚类指标；
步骤3：取出训练后自编码器第一层的权重矩阵W和偏置矩阵B，找出relu(Wx +B )＞0的激活神经元及输入样本图片的对应像素；
步骤4：将步骤3中提取出的像素重新组合出共性图像作为声像档案的类标；
步骤1中差异性指标使用图片编码向量的与原始图像集的相关性R(S，E)来衡量，公式：
Figure FSB0000200287360000011
其中S表示原始图像的集合，s表示图像集中的某张图像，E表示编码向量的集合，e为某个编码向量，p(e|s)为编码向量的高斯分布，
Figure FSB0000200287360000012
为原始数据的分布，p(s)这是在指定p(e|s)后整个编码向量集合E的分布：
Figure FSB0000200287360000013
2.根据权利要求1所述的一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，其特征在于，步骤2的具体方法是将得到图片的编码向量后采用聚类算法对图片进行聚类，使用纯度purity来衡量聚类结果；具体公式如下：
Figure FSB0000200287360000021
其中pij指聚类i中成员属于类j的概率，mi是在聚类i中所有成员的个数，m是整个聚类划分类型所涉及到的成员个数，K是聚类簇的数量。
3.根据权利要求2所述的一种基于照片组的电子声像类文件管理方法，其特征在于，所述根据聚类结果重新迭代训练自编码器，直至到达聚类指标，具体为，根据聚类结果重新迭代训练自编码器，反向调整自编码器的神经元激活状态直至到达聚类指标，所述自编码器的损失函数为：
Figure FSB0000200287360000022
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