圖像語(yǔ)義的自動(dòng)標(biāo)注方法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，圖像信息應(yīng)用越來越廣泛，人們對(duì)圖形、圖像等多媒體數(shù)據(jù)的需求也越來越強(qiáng)烈。基于語(yǔ)義的圖像檢索不僅方便于用戶的使用，還準(zhǔn)確地體現(xiàn)出用戶的意圖，因此是圖像檢索發(fā)展的必然。而圖像的標(biāo)注字能夠較好的表達(dá)圖像的語(yǔ)義內(nèi)容，它能夠縮小圖像的高級(jí)語(yǔ)義和低級(jí)視覺內(nèi)容之間的差距，因此圖像語(yǔ)義的自動(dòng)標(biāo)注方法也正逐漸引起人們的重視。
　　本文通過分析圖像語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注的相關(guān)技術(shù)，深入探討和研究了圖

2、像視覺特征的提取方法。在顏色特征提取方面，利用HSV（Hue,Saturation,Value）顏色空間進(jìn)行非等間隔量化，并構(gòu)造一維特征矢量，用累加直方圖表示圖像的顏色特征；在紋理特征提取方面，針對(duì)不同紋理特點(diǎn)分別采用了基于共生矩陣的統(tǒng)計(jì)紋理分析和基于小波變換的頻譜紋理分析兩種方法予以實(shí)現(xiàn)。通過對(duì)以上特征的提取，實(shí)現(xiàn)了融合多特征的圖像檢索。
　　針對(duì)不同特點(diǎn)的圖像，融合不同的圖像特征，并采用不同的相似性度量方法，提高了圖像檢索的準(zhǔn)

3、確率。在檢索結(jié)果的基礎(chǔ)上，采用基于實(shí)例的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像語(yǔ)義的自動(dòng)標(biāo)注。這種方法的基本思想是，把帶有標(biāo)注的訓(xùn)練樣本集當(dāng)作一種標(biāo)注經(jīng)驗(yàn)，在提取出示例圖像的視覺特征后，從經(jīng)驗(yàn)庫(kù)中檢索出與之視覺相似的圖像，并且通過模仿這些例子圖像的標(biāo)注，對(duì)圖像實(shí)施標(biāo)注。
　　通過大量的仿真驗(yàn)證，表明該語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注方法不僅能夠?qū)D像的視覺特征轉(zhuǎn)化為圖像的標(biāo)注字信息，可以有效的應(yīng)用于基于語(yǔ)義的圖像檢索，而且克服了手工標(biāo)注費(fèi)時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn)，為用戶的使用帶來了極