基于對象提取的語義標注研究.pdf

1、隨著互聯網的不斷普及和各種圖像采集設備的持續(xù)發(fā)展，圖像作為人類感知世界的重要信息源，在實際中的應用也變得更為重要。如何從海量的數字圖像集合中快速查找目標圖像，是研究的熱點。相較日益龐大的數據量和大規(guī)模圖像數據庫的發(fā)展，傳統(tǒng)基于文本檢索的技術已經不能夠適應用戶的檢索需求，傳統(tǒng)的信息分析與檢索技術面臨著新的挑戰(zhàn)。基于內容的圖像檢索方式的出現，也不能完全滿足人們通過高層語義檢索圖像的意圖。因為建立在低層視覺特征的相似性度量不能完全表達圖像高層

2、語義?；谡Z義的圖像檢索是一種更好地選擇。
　　基于語義圖像檢索的關鍵問題是如何將底層視覺特征同人類認知的語義對應起來。目前的語義提取方式，按照高層語義劃分有以下三種：是基于外部信息源的語義提取、基于人工交互的語義提取和基于知識的語義提取。圖像的語義信息可以通過自動圖像標注技術來獲得，這樣可以實現在語義級別上對圖像進行檢索。一般，將各種底層特征組合起來對應高層語義信息的關鍵詞，其中使用各種的機器學習方法，將圖像特征和文本描述對應起

3、來，底層的視覺特征是高層語義信息的基石。
　　本文緒論介紹了物體提取和自動圖像語義標注的研究背景；然后介紹了在物體提取中使用的彩色圖像處理方法，圖像濾波、圖像量化、圖像分割和人工智能中的BP神經網絡。
　　第3章，在預處理的基礎下，提出了一種圖像中主要對象的提取方法。圖像是由各種物體組成的，不同的物體，在有顏色分布和圖像紋理上會有較大的不同。
　　第4章，提出了本文使用的自動語義標注方法。同時對該方法進行了驗證。最后，