CN115861715A - 基于知识表示增强的图像目标关系识别算法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像特征识别领域，特别是指基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，本发明解决了现有技术中因设备所采集的稀疏图像数据无法使用常规的视觉与语义混合特征来进行视觉关系检测的问题。本发明包括以下步骤：A视觉特征采集；B知识图谱建立；C其他信息来源获取；D特征映射。本发明很好地解决物联网图像数据稀疏而无法使用传统视觉关系检测算法的问题。本发明提出的基于知识表示增强的模型不仅引入先验知识来弥补输入数据稀疏的不足，还通过减少用于提取关系的视觉特征的参数并设计一个将视觉特征与先验知识相结合的损失函数，提高了视觉关系检测的效率及表现。
Description
技术领域
本发明涉及图像特征识别领域，特别是指基于知识表示增强的图像目标关系识别算法。
背景技术
视觉关系检测即对图像中可能存在的对象进行检测的同时，再根据每组对象之间的关系进行分类，其被认为是在语义上连接低级视觉信息和高级语义信息的桥梁。视觉关系通常表示图像中对象之间的关系类型，常用三元组进行表示，即主语、谓语和宾语，其中谓语可以是动词、空间位置、介词和比较词。通过对这些相互关系的检测，可以从图像中发现各种信息，也可以显著提高物联网系统的功能。此外，还可以通过自主关系推断出潜在的敏感信息泄露问题，并为安全的多媒体物联网数据处理提供指南。
对视觉关系检测的早期研究主要仅依赖于视觉特征来获取图像中的复杂视觉变量，与关系分类相关的各种信息则较为缺乏。但由于物联网数据的稀疏性，图像数据集的规模及数据集中图像的信息详细程度都将受到一定限制。例如传感设备在数据发布方面较为保守，这在当图像数据包含丰富的语义信息时尤为明显；同时由于隐私问题，图像可能在发布前会被屏蔽或混淆。图像的稀疏性所引起的上述问题都让视觉关系检测变得更加困难，故在物联网系统中，依靠完全基于视觉特征的方法并不能实现视觉关系检测。
亟待出现一种可解决上述问题的新型的关系识别方法。
发明内容
本发明提出基于知识表示增强的图像目标关系识别方法，解决了现有技术中因设备所采集的图像数据模糊不清、拍摄角度不佳以及待测目标重叠遮掩而无法使用常规的视觉与语义混合特征来进行视觉关系检测的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：基于知识表示增强的图像目标关系识别方法，包括以下步骤：
A视觉特征采集：提取待检测图像的视觉特征；
B知识图谱建立：将知识图谱中的关系以低维向量的方式表示出来，并满足平移关系；知识图谱包括用于获取对象和关系之间的结构化信息的先验知识；
C特征映射：将步骤A中获取的视觉特征映射至步骤B中的嵌入向量空间，进而进行目标关系的计算。
所述步骤A具体的是：
A1：特征图：在不改变输入图像大小的前提下，使用一组卷积层、非线性激活层和池化层提取图像的特征图；
A2：候选区域：将A1中的特征图用于区域候选网络生成提高精度的候选区域；
A3：区域特征图：将特征图和候选区域综合后，提取区域特征图；
A4：目标类别判定：利用获取的区域特征图计算区域的类别，其中类别包括目标及背景，并利用边框回归获得对象的位置，以获得对象的视觉特征向量。
所述步骤B具体的是：
B1：将训练集中的三元组、实体集、关系集、边际和向量维度超参数输入至图谱嵌入模型，并对输入数据进行初始化；
B2：从训练集合中随机选出正面样本，再基于正面样本获得负面样本，共同构成批训练数据集；
B3：通过训练使表示向量满足平移关系。
所述步骤C的先验知识还包括将视觉特征和先验知识结合以提高视觉关系检测的损失函数。
所述步骤C具体的是：
c1：使用从特征空间到知识嵌入空间的投影矩阵
对视觉特征向量
和
进行处理；
c2：设置两组实体三元组集；
c3：根据正负样本进行训练，计算三元组损失；
c4：通过经修正后的
和
进行计算，从而近似计算得待测实体之间的关系；
其中，
和
为视觉特征向量
和
映射后的向量表示。
本发明公开的基于知识表示增强的图像目标关系识别方法本发明能很好地解决物联网图像数据稀疏而无法使用传统视觉关系检测算法的问题。本发明提出的基于知识表示增强的模型不仅引入先验知识来弥补输入数据稀疏的不足，还通过减少用于提取关系的视觉特征的参数并设计一个将视觉特征与先验知识相结合的损失函数，提高了视觉关系检测的效率及表现。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1：具体实施方式的流程示意图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明公开的基于知识表示增强的图像目标关系识别方法，包括以下步骤：
A视觉特征采集：提取待检测图像的视觉特征；
B知识图谱建立：将知识图谱中的关系以低维向量的方式表示出来，并满足平移关系；知识图谱包括用于获取对象和关系之间的结构化化信息的先验知识；
C特征映射：将步骤A中获取的视觉特征映射至步骤B中的嵌入向量空间，进而进行目标关系的计算。
所述步骤A具体的是：
A1：特征图：在不改变输入图像大小的前提下，使用一组卷积层、非线性激活层和池化层提取图像的特征图；
A2：候选区域：将A1中的特征图用于区域候选网络生成提高精度的候选区域；
A3：区域特征图：将特征图和候选区域综合后，提取区域特征图；
A4：目标类别判定：利用获取的区域特征图计算区域的类别，其中类别包括目标及背景，并利用边框回归获得对象的位置，以获得对象的视觉特征向量，用于表示目标的具体类别，例如行人、马路等等。
所述步骤B具体的是：
B1：将训练集中的三元组、实体集、关系集、边际和向量维度超参数输入至图谱嵌入模型，并对输入数据进行初始化；
B2：从训练集合中随机选出正面样本，再基于正面样本获得负面样本，共同构成批训练数据集；
B3：通过训练使表示向量满足平移关系。
步骤C具体的是：
C1：使用从特征空间到知识嵌入空间的投影矩阵
对视觉特征向量
和
进行处理；
C2：设置两组实体三元组集；
C3：根据正负样本进行训练，计算三元组损失；
C4：通过经修正后的
和
进行计算，从而近似计算得待测实体之间的关系；
其中，
和
为视觉特征向量
和
映射后的向量表示。
本发明公开的基于知识表示增强的图像目标关系识别方法本发明能很好地解决物联网图像数据稀疏而无法使用传统视觉关系检测算法的问题。本发明提出的基于知识表示增强的模型不仅引入先验知识来弥补输入数据稀疏的不足，还通过减少用于提取关系的视觉特征的参数并设计一个将视觉特征与先验知识相结合的损失函数，提高了视觉关系检测的效率及表现
如图1所示，本发明实施例包括以下步骤：
对开源的Visual Genome ，简称VG数据集进行预处理，包括图像分辨率的统一、直方图均衡化、数据清理等等，实施例中使用的版本为VG v1.4，其中包含108077张图像，每张图像平均有21个关系，区域图谱的形式进行保存，区域图谱由多个特定关系以及满足该关系的两个目标构成，例如男人、跳过、消防栓。由于VG数据集使用众包的方式实现，通过删除非字母字符与停用词，并使用自用更正库来更正拼写的方法来清理数据；将数据拆分为86462张图像作为训练集，以及21615张图像作为测试集；
A：将图片输入模型，输出图像中的一组对象以及对象的位置，具体子流程如下所示：
A1：通过使用一组卷积层、池化层、非线性激活层提取图像的特征图，网络实现具体细节如下表所示，表中前缀conv表示卷积层，pooling表示池化层；
由于对所有的卷积都做了扩边处理，致使卷积层不改变输入和输出矩阵大小，而池化层的卷积核为2×2，步长为2，故池化层会使输出图像的长宽都变为输入的
，故一个M×N大小的矩阵经过该网络后大小会变为
，这样生成的特征图上的一个像素点就对应着原始图片上的256个像素点，和原图的位置相对应；
A2：对该特征图再次使用上表中conv_5相同的卷积层进行处理后，生成anchors，即对应特征图上的一个像素。分别以每个anchor为中心，共使用3种规模，即128个像素点、256个像素点、512个像素点，3种比例，即1:2，1:1，2:1，生成9个anchor box。
通过softmax分类器提取出positive anchors，再计算出anchors的边框回归偏移量，以获得精确的区域。对于窗口一般使用四维变量
表示，分别表示窗口的中心点坐标、宽和高，使用A表示提取得到的positive anchors，G表示真实的目标窗口，G'表示经过调整后与G更接近的回归窗口。首先需要通过线性回归
获得
，其中X为输入的特征向量，W为需要学习的参数，具体的计算公式如下：
其中
为对应anchor的特征图组成的特征向量，*表示
。为了使G与G'更加接近，使用Smooth L1损失函数，具体的计算公式如下：
其中
表示G的坐标，而
表示预测的坐标。再经过相应的变换将A变为G'，具体的计算公式如下：
经过上述计算获得修正位置后的positive anchors后，还需限定超出图像边界的positive anchors为图像边界，并剔除尺寸非常小的positive anchors，再对剩余的positive anchors进行非极大值抑制；
A3：再进行兴趣区域池化，由于proposal boxes对应的是M×N尺度的，故将其映射回
的特征图尺度，再将区域投影到特征图上，将映射后的区域划分为相同大小的sections，再对每个sections进行最大池化操作，以获得固定大小的区域特征图；
利用已经获得的区域特征图，通过全连接层与softmax函数计算出每个区域中的对象具体属于哪个类别的概率，获得M维的特征向量
和
，并再次对候选区域进行边框回归，以获得更高精度的候选区域。
对WordNet数据集进行预处理，WordNet是一个描述英文词汇之间关联特点的数据集，同时也是一个数据库，该数据库将英语名词、动词、形容词和副词与同义词联系起来，这些同义词通过语义关系相互联系，从而确定单词的定义，具体的是：将数据集中的重复词进行删除，例如 “apple apple” 和 “dog dog”；将数据集中的同义词进行合并，例如“surfboard” 和 “surf board”，具体而言，即选择数据集中出现较多的词汇并替换其他具有相同意义的词汇。
将数据集中的实体，关系映射到低维连续的向量空间中，具体子流程如下所示：
B1：确定实体列表E、关系列表L、三元组列表S、向量维度k、学习率lr、正负样本三元组之间的间隔修正
、范数norm和损失值loss。在本实施例中，k为50，lr为0.01，
为1.0，范数为2；将实体列表和关系列表以随机采样的方式进行初始化，采样范围为
，即约为
，再进行L2范数归一化，具体计算如下所示：；
B2：将数据集分成100个batch，每个样本的数量为batch_size，epochs为1，对batch中的每一个样本，随机替换头实体或者尾实体生成负样本三元组，而后将正样本和负样本放入
列表中，其中生成负样本三元组时不能同时替换头实体和尾实体；计算出每一个batch的损失值，具体计算如下所示：
其中
其中
为
中的正样本三元组，而
为更换头实体或尾实体后得到的负样本三元组；
B3：根据随机梯度下降法更新实体和关系向量，以头实体向量
为例，梯度的具体计算如下所示：
通过训练，让
满足平移关系，具体关系如下所示：
D：将视觉特征向量映射到知识嵌入空间，具体子流程如下所示：
D1：使用从特征空间到知识嵌入空间的投影矩阵
对视觉特征向量
和
进行处理，具体计算如下所示：
其中
和
为
和
映射后的向量表示；
D2：设置两组实体三元组集，其中：
其中，
表示视觉映射空间与知识嵌入空间中相互匹配的实体对，集合
和
分别表示使用视觉特征映射后的向量与知识嵌入空间的向量进行替换后获得的负样本；
D3：根据正负样本进行训练，计算三元组损失，为了确保相应的实体之间的距离在投影过程中逐渐减小，采用一个修改过的三元组损失函数，从而让两种模式中相互匹配的实体以固定的幅度比不匹配的实体更加接近，三元组损失
的具体计算如下所示：
其中，
保证了知识空间中的实体逼近视觉映射空间中的对应实体，
保证了视觉映射空间中的实体逼近知识空间中的对应实体，
为实体的数量，
为正样本和负样本之间的距离，
是一个余弦相似函数，具体计算如下所示：
D4：通过经修正后的
和
进行计算，从而近似计算得待测实体之间的关系
，具体计算如下所示：
本发明通过先提取输入图像的特征及对应区域位置，再对区域内实体进行分类，再将知识图谱中的关系 以低维向量的方式表示出来，并且使得三元组内元素满足一定的关系，再将视觉特征空间映射到知识嵌入空间，通过引入先验知识来弥补数据稀疏与不足带来的不利影响，从而提高视觉关系检测算法的表现。
当然，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员应该可以根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (5)
1.基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，其特征在于：包括以下步骤：
A视觉特征采集：提取待检测图像的视觉特征；
B知识图谱建立：
将知识图谱中的关系以低维向量的方式表示出来，并满足平移关系；
知识图谱包括用于获取对象和关系之间的结构化信息的先验知识；
C特征映射：将步骤A中获取的视觉特征映射至步骤B中的嵌入向量空间，进而进行目标关系的计算。
2.根据权利要求1所述的基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，其特征在于：所述步骤A具体的是：
A1：特征图：在不改变输入图像大小的前提下，使用一组卷积层、非线性激活层和池化层提取图像的特征图；
A2：候选区域：将A1中的特征图用于区域候选网络生成提高精度的候选区域；
A3：区域特征图：将特征图和候选区域综合后，提取区域特征图；
A4：目标类别判定：利用获取的区域特征图计算区域的类别，其中类别包括目标及背景，并利用边框回归获得对象的位置，以获得对象的视觉特征向量。
3.根据权利要求2所述的基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，其特征在于：所述步骤B具体的是：
B1：将训练集中的三元组、实体集、关系集、边际和向量维度超参数输入至图谱嵌入模型，并对输入数据进行初始化；
B2：从训练集合中随机选出正面样本，再基于正面样本获得负面样本，共同构成批训练数据集；
B3：通过训练使表示向量满足平移关系。
4.根据权利要求3所述的基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，其特征在于：所述步骤C的先验知识还包括将视觉特征和先验知识结合以提高视觉关系检测的损失函数。
5.根据权利要求4所述的基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，其特征在于：步骤C具体的是：
c1：使用从特征空间到知识嵌入空间的投影矩阵 
对视觉特征向量
和
进行处理；
c2：设置两组实体三元组集；
c3：根据正负样本进行训练，计算三元组损失；
c4：通过经修正后的
和
进行计算，从而近似计算得待测实体之间的关系；
其中，
和
为视觉特征向量
和
映射后的向量表示。
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