版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、圖像語(yǔ)義分析與描述是多媒體領(lǐng)域非?;钴S的研究方向,研究目的是設(shè)計(jì)符合人類(lèi)認(rèn)知的算法和系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)圖像信息的有效組織、管理和共享。圖像語(yǔ)義分析與描述是圖像應(yīng)用軟件實(shí)現(xiàn)商品化、并被廣大用戶(hù)接受所必須解決的主要問(wèn)題之一.研究難點(diǎn)是如何解決低層特征和高層語(yǔ)義之間的語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題,研究目標(biāo)是力圖使計(jì)算機(jī)能從人的認(rèn)知角度來(lái)描述圖像信息,建立符合用戶(hù)理解的語(yǔ)義表示模型,以便得到用戶(hù)滿(mǎn)意的檢索結(jié)果。 論文基于本體理論在圖像建模方面的研究成果,開(kāi)展了
2、圖像的人本表示(Human-centered Presentation)課題的研究。研究?jī)?nèi)容包括:基于本體的圖像人本表示模型、基于類(lèi)相關(guān)的特征選擇、層次結(jié)構(gòu)語(yǔ)義分類(lèi)器和基于子空間聚類(lèi)的索引。針對(duì)這些問(wèn)題提出有效的算法,并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這些算法的有效性。 將本體概念引入圖像語(yǔ)義分析和建模,論文提出一種基于本體的圖像人本表示模型。該表示模型的主要特色是,在傳統(tǒng)圖像本體的文本概念子本體、視覺(jué)描述子本體和媒體描述子本體基礎(chǔ)上,增加了用戶(hù)概
3、念子本體。引入用戶(hù)概念子本體不僅使得系統(tǒng)語(yǔ)義定義能比較準(zhǔn)確地符合用戶(hù)的理解,同時(shí)也豐富和補(bǔ)充了本體的語(yǔ)義內(nèi)容。 為了提高語(yǔ)義分類(lèi)性能,提出一種基于語(yǔ)義類(lèi)相關(guān)的特征選擇算法,定義了基于對(duì)稱(chēng)KL距離的語(yǔ)義相關(guān)性測(cè)量函數(shù),并提出使用X2函數(shù)度量數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分布的方法,判斷新插入數(shù)據(jù)對(duì)特征空間的影響,實(shí)現(xiàn)特征空間的動(dòng)態(tài)修正。 論文根據(jù)用戶(hù)定義的語(yǔ)義分層結(jié)構(gòu),提出一種減少錯(cuò)分現(xiàn)象的層次分類(lèi)器結(jié)構(gòu)。為了消除新插入圖像庫(kù)的無(wú)標(biāo)注圖像對(duì)分類(lèi)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 圖像的人本表示和索引技術(shù)的研究(1)
- 基于重構(gòu)表示的人臉圖像表示與分類(lèi).pdf
- 基于稀疏表示的人臉圖像超分辨率技術(shù)研究.pdf
- 技術(shù)的人本價(jià)值探析.pdf
- 通用圖像檢索系統(tǒng)和高維索引技術(shù)的研究.pdf
- 基于二維圖像表示的人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于稀疏表示的人臉圖像識(shí)別方法研究.pdf
- 外觀專(zhuān)利圖像檢索中分類(lèi)和索引技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的圖像索引和瀏覽算法研究.pdf
- 圖像索引方法的研究.pdf
- 基于自適應(yīng)字典稀疏表示的人臉圖像壓縮算法研究.pdf
- 大規(guī)模圖像庫(kù)的高維索引技術(shù)研究.pdf
- 基于稀疏表示和低秩矩陣分解的人臉識(shí)別與圖像對(duì)齊方法研究.pdf
- 基于稀疏表示和Retinex理論的紅外圖像增晰技術(shù)研究.pdf
- 圖像搜索引擎的存儲(chǔ)與索引技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 阿奎那的人本質(zhì)學(xué)說(shuō)研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像修復(fù)技術(shù)研究.pdf
- 基于稀疏表示與鑒別分析算法的人臉圖像分類(lèi)研究.pdf
- 基于圖像分解和稀疏表示的圖像修復(fù)方法研究.pdf
- 阿奎那的人本質(zhì)學(xué)說(shuō)研究
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論