导读:本文包含了图像语义标注本体论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:本体,图像检索,自动图像标注,语义特征
图像语义标注本体论文文献综述
张志武[1]（2015）在《基于本体的Web图像语义标注与检索模型》一文中研究指出针对传统的基于关键字Web图像检索中的语义缺失问题,结合Web图像的视觉特征和描述文本,利用本体描述Web图像的语义特征,构建了基于本体的Web图像语义检索模型。该模型以领域本体描述Web图像的语义特征,通过自动图像标注技术构建Web图像本体库,用户可以通过输入关键词或者提交示例图像进行图像检索。实验表明,该模型具有较高的图像检索准确率。(本文来源于《情报科学》期刊2015年04期）
张志武[2]（2013）在《基于本体和自动标注的网络邮票图像语义检索研究——以南京邮电大学数字邮票库为例》一文中研究指出针对网络邮票图像的特点,提出邮票领域本体构建方法。根据网络邮票图像的视觉特征和描述文本,利用本体描述其语义特征,通过自动图像标注技术构建邮票图像本体库,并构建网络邮票图像的语义检索系统。实验表明,该系统解决了网络图像基于关键字检索和基于内容检索中的语义缺失问题,具有较高的图像检索准确率。(本文来源于《情报探索》期刊2013年10期）
欧阳军林,夏利民,文杏梓[3]（2012）在《结合SML与本体的图像语义自动标注方法》一文中研究指出图像语义自动标注成为基于内容的图像检索研究的热点,提出一种改进的SML两级图像语义自动标注方法.首先采用监督多类标注方法 SML对图像进行粗略标注,然后用基于本体的最优语义标注方法(Oostia)对粗略标注的结果进行精细标注,Oostia方法通过4种不同方式对粗略标注关键字进行扩展,充分挖掘图像中丰富的语义信息.文中提出的方法与其它相关方法进行了比较,实验结果表明,该方法优于其它方法.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2012年09期）
陈叶旺,钟必能,王靖,李海波[4]（2012）在《一种基于本体与描述文本的网络图像语义标注方法》一文中研究指出网络图像语义自动标注是实现对互联网中海量图像管理和检索的有效途径,而自动有效地挖掘图像语义是实现自动语义标注的关键。网络图像的语义蕴含于图像自身,但更多的在于对图像语义起不同作用的各种描述文本,而且随着图像和描述知识的变化,描述文本所描述的图像语义也随之变化。提出了一种基于领域本体和不同描述文本语义权重的自适应学习的语义自动标注方法,该方法从图像的文本特征出发考查它们对图像语义的影响,先通过本体进行有效的语义快速发现与语义扩展,再利用一种加权回归模型对图像语义在其不同类型描述文本上的分布进行自适应的建模,进而实现对网络图像的语义标注。在真实的Web数据环境中进行的实验中,该方法的有效性得到了验证。(本文来源于《计算机科学》期刊2012年S1期）
李胜辉[5]（2011）在《基于本体的图像语义的自动标注研究》一文中研究指出随着科学技术的飞速发展，数字图像已成为计算机世界的主要资源之一。传统的图像语义手工标注方法由于主观性强和工作量大等问题已不能满足人们的需要，如何自动地给图像生成标注词汇已经成为了一个亟待解决的问题。图像语义自动标注方法旨在构造一个能自动地为图像语义生成描述词汇的标注框架，从而在图像的底层特征和高层语义之间建立一座桥梁。随着机器学习、统计方法、语义网相关理论和技术的发展，国内外学者提出了许多图像语义的自动标注框架和采用本体标注图像语义的方法。为此，本文提出了基于本体的图像语义自动标注方法，并围绕图像语义自动标注方法的一些相关问题进行了深入的研究，其主要工作归纳如下：在综述了图像语义自动标注方法的基础上，介绍了图像语义的相关理论和知识，包括图像语义的层次结构、图像语义的表示方法、图像特征语义的提取、本体技术的相关理论等。依据现有感兴趣区域的提取方法，提出一种新的基于感兴趣区域描述图像的方法，首先通过改进的聚类算法把图像分割成有意义的图像区域，然后通过图像区域的灰度变化和面积比率计算区域的感兴趣度。本文根据区域的感兴趣度来确定图像的感兴趣区域，并根据感兴趣度计算图像区域的视觉权值以衡量区域的重要程度。在此基础上进行了图像检索的仿真实验，实验结果表明本文提出的基于感兴趣区域描述图像的检索方法有较好的准确性。在分析了基于本体的图像语义标注的基础上，提出一种基于本体的图像语义自动标注方法，将自动标注过程分为对象语义提取和场景语义提取两个阶段。把图像区域的视觉权值应用到图像标注的训练库中，结合贝叶斯分类方法计算图像区域所对应的对象语义的先验概率和后验概率来生成对象语义，然后根据已标注的对象语义，结合本体对象概念与场景概念的关系以及训练集中对象与场景的关联关系提取图像的场景语义。通过基于简单词汇查询和基于本体的语义扩展查询的图像检索系统的仿真实验，证明提出的基于本体的自动标注方法具有较好的性能。(本文来源于《湖南大学》期刊2011-09-14）
史婷婷,闫大顺,沈玉利[6]（2010）在《基于个性化本体的图像语义标注和检索》一文中研究指出针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中"Is-A"关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和"Is-A"关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年01期）
石磊,丁剑霆[7]（2009）在《基于区域模糊本体的公路景观图像区域语义标注方法》一文中研究指出研究面向公路景观图像语义标注的方法,提出一种利用模糊本体描述及推理的区域图像语义标注方法。首先建立图像语义区域标注描述模型,对具有相似特征的区域语义实现图像语义标注,算法重点研究模型中与图像语义标注描述相关的图像区域对象标注描述模型、语义对象空间关系描述、对象语义关系描述、抽象层次结构等关键技术,通过对区域对象语义推理得出全局图像语义标注。实验结果表明,该方法具有较好的语义标注性能。(本文来源于《黑龙江工程学院学报(自然科学版)》期刊2009年02期）
彭杨[8]（2009）在《基于本体的动画素材图像语义标注研究》一文中研究指出随着卡通动画产业的不断发展和生产规模的不断扩大,大量动画图像素材的可重用性、共享性给卡通动画企业提出了严峻的问题。使用高效的动画图像素材检索系统,是提高图像素材的复用度、降低生产成本、提高动画产业生产效率的有效途径。在动画素材图像的检索系统中,图像语义标注的质量直接影响了检索的效果。传统的手工标注方式对图像内容进行文本标注,费时费力且主观偏差非常明显。因而如何提高图像标注的语义精度、减少图像标注的工作量是图像语义标注的研究重点。如何跨越图像底层特征和高层语义之间的语义鸿沟,使机器自动的实现图像语义标注更是研究的难点。这两个层次的语义标注研究对于动画素材图像语义检索系统的高效运行有着重要意义。本文提出了动画素材图像语义标注模板和标注规范,从对象、事件、场景、空间关系等方面对图像的多级语义进行完善的标注。并根据该语义标注模板构建了基于本体的动画素材图像语义标注工具,实现了动画素材图像的快速语义标注,减少标注者的工作量,并使标注内容全面、标准、客观、统一。实验表明,本标注工具应用到图像语义检索系统中,大幅度的提高了语义检索的性能。根据动画素材图像的特点,本文提出基于本体的图像语义自动标注方法,通过建立语义原型库和语义模板库,辅以图像训练库中的语义关联规则,利用高效的语义相似度计算和自动标注算法,逐层跨越语义鸿沟,更准确有效的进行动画素材图像中的对象语义、场景语义和情景语义的自动标注。根据此自动标注方法,本文设计和实现了动画素材图像语义自动标注实验系统,并取得了良好的语义识别效果。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2009-03-01）
邓涛,郭雷,杨卫莉[9]（2008）在《基于本体的图像语义标注与检索模型》一文中研究指出存储于计算机上日益庞大的数字图像存在语义表达隐含、存储孤立、检索不便等缺点,导致图像应用效率低。该文提出基于本体的图像语义标注与检索模型ImageQ,其具有层次及模块化特点且与领域本体相独立,支持领域本体进化和系列推理深度不同的图像检索方法。基于ImageQ的实验系统运行结果表明,该模型的图像管理性能良好,实现了图像智能检索功能。(本文来源于《计算机工程》期刊2008年17期）
图像语义标注本体论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对网络邮票图像的特点,提出邮票领域本体构建方法。根据网络邮票图像的视觉特征和描述文本,利用本体描述其语义特征,通过自动图像标注技术构建邮票图像本体库,并构建网络邮票图像的语义检索系统。实验表明,该系统解决了网络图像基于关键字检索和基于内容检索中的语义缺失问题,具有较高的图像检索准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像语义标注本体论文参考文献
[1].张志武.基于本体的Web图像语义标注与检索模型[J].情报科学.2015
[2].张志武.基于本体和自动标注的网络邮票图像语义检索研究——以南京邮电大学数字邮票库为例[J].情报探索.2013
[3].欧阳军林,夏利民,文杏梓.结合SML与本体的图像语义自动标注方法[J].小型微型计算机系统.2012
[4].陈叶旺,钟必能,王靖,李海波.一种基于本体与描述文本的网络图像语义标注方法[J].计算机科学.2012
[5].李胜辉.基于本体的图像语义的自动标注研究[D].湖南大学.2011
[6].史婷婷,闫大顺,沈玉利.基于个性化本体的图像语义标注和检索[J].计算机应用.2010
[7].石磊,丁剑霆.基于区域模糊本体的公路景观图像区域语义标注方法[J].黑龙江工程学院学报(自然科学版).2009
[8].彭杨.基于本体的动画素材图像语义标注研究[D].湖南师范大学.2009
[9].邓涛,郭雷,杨卫莉.基于本体的图像语义标注与检索模型[J].计算机工程.2008