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基于本體的圖像自動標注_李麗莎
隨著網絡多媒體數據的高速增長， 如何快速準確地從圖像數據庫中檢索到需要的圖像成了近年來重要研究領域之一。基于內容的檢索技術雖然可以提高檢索的自動化程度， 但其內容描述只針對圖像數據的底層物理特征， 圖像的高層語義和低層特征之間沒有直接關聯，存在巨大的“語義鴻溝”。圖像中包含了大量的語義信息， 并且這些信息之間存在著復雜的關系。本體（ontology）的概念起源于哲學領域，用以解決知識概念表示和知識組織體系方面的問題。借助于本體，通過對客觀存在的概念和關系的描述，能將隱含的概念模型表達出來。基于本體的檢索技術能夠表達較為復雜的關系。例如，Lu 等用語義網絡結構來表示圖像語義， 圖像庫中每幅圖像用不同的關鍵詞和權重來描述。Mezaris 等使用一個對象本體來定義用戶查詢的高層語義概念，然后提取每個區域的低層描述特征，將這些特征映射到對象本體進行高層語義查詢。Town 等使用本體描述圖像的低層特征和抽象概念及其相互關系， 進行簡單的語義推理， 并在此基礎上設計本體查詢語言 OQUEL 進行圖像檢索。本文提出一種新的圖像本體標注的框架。我們將圖像的語義可以定義為屬性概念和高層抽象概念，采用二次標注方法實現對于圖像語義的自動標注。在第一次標注時，給出了基于貝葉斯網絡建立區域對象類和本體屬性概念的概念關系;然后結合本體的圖像概念之間的邏輯語義關系，對圖像進行二次標注方法。
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