基于内容的图象检索中的语义处理方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于内容的图象检索中的语义处理方法

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【英文篇名】	The Methods of Semantics Processing in Content-Based Image Retrieval
【下载频次】	★★★★★
【作者】	王惠锋; 孙正兴;
【英文作者】	WANG Hui-feng; SUN Zheng-xing (State Key Laboratory for Novel Software Technology; Nanjing University; Nanjing 210093) (Department of Computer Science and Technology; Nanjing 210093);
【作者单位】	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 南京大学计算机科学与技术系南京;
【文献出处】	中国图象图形学报 , Journal of Image and Graphics, 编辑部邮箱 2001年 10期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图象语义; 语义模型; 知识表示; 基于内容的图象检索;
【英文关键词】	Image semantic; Semantic modeling; Knowledge representation; CBIR;
【摘要】	基于内容的图象检索系统 ,其目标是最大限度地减小图象简单视觉特征与用户检索丰富语义之间的“语义鸿沟”,因此图象语义处理则成为基于内容的图象检索进一步发展的关键 .为了使人们对基于内容的图象检索中的语义处理方法有个概略了解 ,首先从图象语义模型和图象语义提取方法这两个方面对利用语义进行图象检索的研究状况进行了总结 ,并将图象语义模型概括为图象语义知识、图象语义层次模型和语义抽取模型等 3个主要组成部分 ;然后将图象语义提取方法分为用户交互、将查询请求作为语义模板、对象及其空间关系、场景和行为语义及情感语义等类别 ,同时对其中有代表性的方法进行了详细的分析 ,还指出了其局限性 ;最后从对象建模和识别、语义抽取规则和用户检索模型 3个方面 ,阐明了实现图象语义处理所面临的问题 ,并提出了一些初步的解决思路 .
【英文摘要】	The goal of content-based image retrieval(CBIR) is uppermost to reduce the semantic gap between the simple visual features and the abundant semantics delivered by an image, and a critical point in the advancement of content-based retrieval is the image semantic modeling and extraction. This paper reviews the state of the art of image retrieval using semantics mainly focusing upon two aspects: image semantic modeling and image semantic extraction. In the paper, image semantic model is generalized firstly as ...
【基金】	国家自然科学基金基金 ( 6 990 30 0 6 ) ; 教育部高等学校骨干教师资助计划 [教技司 ( 2 0 0 0 ) 6 5号 ] ; 中国博士后科学基金 (中博基 [1997] 11号 )
【分类号】	TP391.4
【正文快照】	0　引　言近年来 ,基于内容的图象检索 (Content- BasedImage Retrieval,CBIR)已经成为一个研究热点 ,并成为数字图书馆等重大研究项目中的关键技术 .根据图象的内容 ,基于内容的图象检索可在低层视觉特征和高层次语义特征两个层次上进行 ,其中 ,基于低层视觉特征的图象检索 ,?

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