基于語義圖像注釋系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、在圖像標注中建立視覺內(nèi)容和信息內(nèi)容之間的映射，這個過程是圖像標注最重要的部分。對于大規(guī)模圖像庫來說，手工標注既耗時耗力，又缺少客觀性，因此需要建立一個能夠按照圖像的語義內(nèi)容進行自動標注的系統(tǒng)。一幅圖像含有若干個區(qū)域，各個區(qū)域具有不同的視覺內(nèi)容，對應(yīng)著不同的語義。一個自然的想法是先將圖像分割成區(qū)域，抽取每個區(qū)域的底層特征，然后使用統(tǒng)計方法得到圖像區(qū)域與描述語義內(nèi)容的關(guān)鍵詞之間的對應(yīng)關(guān)系，最終實現(xiàn)圖像的自動標注。圖像語義注釋的目標是：對于給

2、定的輸入圖像，給圖像指派一些可以反映圖像視覺內(nèi)容的關(guān)鍵字。圖像標注過程可分為兩個階段來完成，即基本圖像標注與圖像標注改善，其中前者是通過以圖像間相似性關(guān)系為依據(jù)的圖學習過程來提供圖像的初始標注，而后者是通過以詞匯間語義關(guān)聯(lián)關(guān)系為依據(jù)的圖學習過程來改善前者取得的標注結(jié)果。
　　在本文中，我們首先引入了主要對象作為描述圖像中間語義的元素，主要對象是能代表現(xiàn)實生活中物理對象的圖像區(qū)域集；其次，我們引入了概念本體作為描述圖像語義框架的工具

3、，按照本體論中對事物本質(zhì)的認識結(jié)構(gòu)來組織圖像概念的層次結(jié)構(gòu)，更有利于概念推理與后期的圖像檢索。對于概念本體的創(chuàng)建，我們采用了半自動的方法：首先利用了WordNet對LabelMe圖像庫中的標注詞匯的上下位關(guān)系進行分析，然后進行手工校對。在圖像標注階段，先用基于均值平移算法對圖像進行分割，通過向量迭代運算使同一區(qū)域的各點收斂于一個固定值，再通過對這些點進行聚類，熔合，將圖像分成一些小區(qū)域（即圖像中的對象）實現(xiàn)了對彩色圖像的分割，并且對分割