39580字在职硕士毕业论文Wordnet在图像语义分析中的应用
论文类型：在职硕士毕业论文
论文字数：39580字
论点：语义,图像,复旦大学
论文概述：
Wordnet在图像语义分析中的应用——计算机应用技术在职硕士毕业论文:本论文提出一新的Wordnet语义学习方法，利用一群已标记的图像产生可能的语义讯息来侦讯图片中的主要语义物件，并据以应
论文正文：
论文题目:Wordnet在图像语义分析中的应用——计算机应用技术在职硕士论文
论文语言:中文
您的研究方向:计算机应用技术
是否有任何数据处理要求:是
您的国家:中国
您的学校背景:中国一般重点
要求字数:40000
论文用途:硕士论文
需要盲检(博士或硕士学生需要此要求):否
补充要求和说明:所附论文大纲是近似的，需要润色
Wordnet在图像语义分析中的应用
[摘要/br/]
传统的基于内容的图像检索(CBIR)系统由于用户查询和图像特征之间的语义鸿沟，已经不能满足用户的需求。语义鸿沟是CBIR系统的主要缺陷。本文提出了一种连接语义鸿沟的方法。我们将通过提取网页中图像周围词的语义来克服CBIR系统的语义鸿沟。
提出了一种新的Wordnet语义学习方法，该方法利用一组标记图像生成可能的语义信息来查询图像中的主要语义对象，并将其应用于面向内容的图像检索。该方法将数据库中的图像分为两类——标记语义组和未标记组图像。对于每幅标记图像，我们设计了一个基于低阶特征的语义学习模型。数据库中的所有图像首先通过图像切割方法切割成多个块，然后提取代表这些块的三种不同形式的低级视觉特征(颜色、形状、纹理)。根据这些低级视觉特征的统计数据，建立语义检测模型来预测和分析隐藏在数据库中的语义信息。因为人类对图像中包含的语义特征是主观的，所以通常不清楚使用由手动标记图像的低阶特征建立的统计模型来注释图像。为了解决这一问题，提出了一种区域权重估计算法，该算法选择语义信息最大的重要区域，提取其特征，并利用隐含语义内容进行基于区域的面向内容的图像检索。在检索过程中，仅使用重要区域的特征作为特征向量来计算图像之间的语义距离。这种语义学习框架为面向内容的图像检索系统提供了高阶语义概念和低阶图像特征之间的桥梁。实验结果表明，我们提出的方法在效率上优于其他相似的语义学习方法。
本文以Wordnet为语义分析的核心，对图像周围的文本进行处理，以获取图像的语义信息。通过语义分析，可以挖掘隐藏在某些图像中的语义，并根据语义进行图像检索。同时，本文还定义了一套评价语义图像检索效果的评价标准。
关键词:语义检测；面向智能的图像检索；视觉层；图像切割；语义学习
摘要
传统的基于内容的图像检索(CBIR)系统常常不能满足用户的需求，因为系统提取的特征和用户的查询之间存在“语义鸿沟”。本文提出了一种弥补语义鸿沟的方法，语义鸿沟是CBIR系统的主要缺陷。我们通过从图像周围的环境文本中提取图像的语义来克服这种缺陷。
本文提出了一种新的Wordnet语义学习方法，用于从给定的标注工作量中检测图像检索的语义区域。在我们的方法中，数据库图像分为两类——标记类和未标记类。在标记类中形成图像，我们基于语义类的统计信息构造概念检测来检测每个图像中的重要区域。数据库中的所有图像被分割成多个不相交的区域，每个区域由三种低级视觉特征(即颜色、形状和纹理)表示。利用这种表示，基于低级视觉特征的统计信息的区域加权模型被预测来分析隐藏在数据库中的语义概念。应用统计方法发现隐藏语义概念以在大量人工标记的图像中注释图像的一个关键障碍通常是不够的。对于没有注释的图像，学习算法估计它们的重要区域，然后提取它们的低级特征以从测试数据库中检索语义所有相似的图像。实验结果表明，与模拟传统的基于内容的图像检索方法相比，该方法具有良好的性能。
我们对图像的环境文本应用了语义分析过程，该过程采用Wordnet学习算法作为核心，从图像中提取语义信息。在Wordnet过程之后，可以发现图像的一些隐含语义信息。我们还定义了语义相关性度量来评估这些基于语义的图像检索任务。
关键词:语义检测；面向智能的图像检索:视觉层；图像切割；语义学习
参考书目
摘要一
摘要二
第一章引言1
1.1研究背景和意义1
1.2研究目标3
1.3国内外研究现状5
1.3.1图像语义5
1.3.2图像语义属性7 [/ Br/]1.4研究方法13
1.5本章安排13[] 2.2字网功能实现16
2.3树形结构18
2.3.1动词(动词)18
2.3.2名词20 [/BR/] 2.3.3形容词21 [/BR/] 2.4语义合并关系21 [/BR/] 2.5语义类别关系和实验23 [/BR/] 2.6本章摘要[/BR/]第三章标签的文献讨论27
3 3.3目标识别31
3.4场景识别35
3.4.1面向对象方法(对象)36
3.4.2多边形37
3.4.3层分割38
3.5本章摘要40
第四章基于标签-名称的图像语义统计分析44
4.1标签名称中词网实词的关系44
4.2模型 4.3图像库统计分析53
4.3.1原始语义词频统计55
4.3.2合并语义词频统计57
4.4图像语义相似度58
4.4.1图像语义相似度介绍58
4.4.2图像语义相似度实验和结果讨论59
4.5章摘要61
第5章结论和建议62
参考文献64
第一章导言
1.1研究背景和意义
随着科学技术的不断进步，数码相机、数码相机、照相手机等科技产品的普及，以及数字图像的随时可用，人们对文本、图像、音频和视频等多媒体信息的存储要求越来越高。因此，多媒体数据库系统正逐步走向多种检索机制的集成。除关键词外，许多检索条件使用声音、范式、形状、颜色、纹理、空结构和运动变化等。添加了。传统上，大多数系统使用文本特征，如文件名、标题和关键字来注释和检索图像。然而，当应用于大量数据时，关键字的使用变得非常麻烦。手动添加关键字不仅很麻烦，而且当数据量很大时，关键字的使用不能正确表达数据库图像的语义。目前，许多基于面向内容的图像检索系统的Wordnet相关文档已经被[1]提出。为了能够使用图像内容作为检索条件，颜色、形状、纹理等低阶特征被广泛用于检索和索引。虽然Wordnet可以以多种方式应用，但仍有许多困难等待这项研究去挑战和解决，包括切割图像中的对象、提取符合人类语义的低阶特征以及基于这些特征的检索机制。[2]面对这些挑战，基于内容的图像检索技术无法获得相当好的性能。语义学习方法可以进一步有效地管理图像检索、图像标注或多媒体计算中的数据库。
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