基于分块权值的语义图像检索

图像低层视觉特征和高层语义间的“语义鸿沟”是图像检索的关键问题.为了进一步提高基于语义的图像检索系统工作效率,以分块权值和视觉词库为基础,结合图像低层特征和高层语义的相关性,提出了一种基于分块权值的语义图像模型,该模型用来反映图像的视觉特性,对图像的高层语义进行有效检测,从而提高语义图像的检索效率.实验结果表明,该方法提高了语义图像检索系统的查全率和查准率.     

一种新颖的低层视觉特征到高层语义的映射方法*

通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.     

基于模糊熵的空间语义图像检索模型研究*

根据模糊熵理论和改进的空间信息分布,提出了颜色空间特征语义图像检索模型。阐述基于语法规则的颜色空间特征语义描述方法,构造从低层颜色空间特征到高层语义之间的映射,根据这些模糊语义值进行图像检索。实验结果表明,该模型能够有效地对图像高层语义进行刻画,由此实现的模型不仅能获得高效和稳定的检索结果,获得与人类视觉感知较好的一致性,该算法还能很好地消除低层图像空间特征和高层语义之间的语义鸿沟。     

一种由低层视觉特征获取高层语义的图像检索方法

提出了一种在获取图像低层视觉特征(颜色)的基础上,利用语义网络对图像进行语义自动分类,从而建立起低层视觉特征和高层语义特征之间的联系的算法。最后,为了提高检索效率,引进相关反馈技术,实验证明这种方法是行之有效的。     

基于纹理语义特征的图像检索研究

针对Tamura纹理模型，提出了基于语言变量的图像纹理语义特征描述方法；并通过遗传程序设计构造从低层视觉特征到高层语义特征的映射；最后根据这些模糊语义值进行图像检索．实验结果表明系统不仅能得到出众的检索效率，而且与人类的视知觉具有比较好的一致性，提出的方法对于缩小低层视觉特征和高层语义特征之间的“语义鸿沟”具有很大的意义．     

基于FSRM的相关反馈图像检索算法

在基于内容的图像检索中,低层视觉特征和高层语义之间的“语义鸿沟”一直是基于内容图像检索技术前进的一大障碍。相关反馈机制在一定程度上缩小了图像检索中的“语义鸿沟”。提出了一种基于模糊语义相关矩阵(FSRM)的相关反馈算法。该算法根据用户对检索结果的反馈调整模糊语义相关矩阵中的权值,从而捕捉用户的检索企图,通过对模糊语义相关矩阵中数据的学习不断修正语义矩阵,达到低层视觉特征到高层语义特征的过渡,最终提高了查询的准确度。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种基于本体的图像检索方法

提出一种基于本体的图像检索方法。该方法结合特定领域专家知识和对象例图,采用视觉对象本体来描述图像内特定对象的视觉特征,从而构建该领域包含视觉描述的知识库。在检索过程中,利用知识库内的对象的视觉本体描述和目标图像库内的图像低层特征相匹配执行图像检索任务,从而实现在高层次语义上的图像检索。实验结果表明了该方法的有效性和可行性,并在一定程度上缩小了视觉低层特征同图像高层语义的鸿沟。     

基于多语义特征的彩色图像检索技术研究

基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多语义特征的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并得到低层纹理特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级纹理语义.然后结合人眼视觉系统感知特性,给出基于重要区域主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述高级语义特征(纹理语义和颜色语义)进行图像检索.实验结果表明,该算法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义.     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

一种图像背景视觉语义模板的生成方法

1.引言图像低层的物理视觉特征与人的高层认识之间不存在明显的直接联系,这就是视觉信息处理中的“语义鸿沟,这使得基于图像全局特征的检索结果与人的主观感觉大相径庭。要缓解“语义鸿沟”问题,一个直接的方法是在低层的视觉特征和高层的主观语义之间建立多个中间处理过程,使得两者能够有个渐进的过渡。这种分而治之的策略,需要保证每一步处理结果都要更加有利于主观语义的辨认,同时这些处理     

图像语义标注

作为图像检索技术中重要环节的语义标注,其标注的准确度决定着最终检索效果。介绍了语义标注的基础(即语义层次模型),总结了语义标注常用的方法:人工手动标注和计算机标注系统,并且分析了两种方法的具体实现以及优缺点。     

A semantic interoperability approach to health‐care data: Resolving data‐level conflicts

The integration of data from various electronic health record (EHR) systems presents a critical conflict in the sharing and exchanging of patient information across a diverse group of health‐oriented organizations. Patient health records in each system are annotated with ontologies utilizing different health‐care standards, creating ontology conflicts both at the schema and data levels. In this study, we introduce the concept of semantic ontology mapping for the facilitation and interoperability of heterogeneous EHR systems. This approach proposes a means of detecting and resolving the data‐level conflicts that generally exist in the ontology mapping process. We have extended the semantic bridge ontology in support of ontology mapping at the data level and generated the required mapping rules to reconcile data from different ontological sources into a canonical format. As a result, linked‐patient data are generated and made available in a semantic query engine to facilitate user queries of patient data across heterogeneous EHR systems.     

一种基于决策树和词义相似度的N1+N2结构语法关系判定方法

设计了一种基于决策树算法的N1+N2结构语法关系判定方法.首先建立了该结构的语料库,对每条语料都标注构建特征集所需的词性、《同义词词林》语义编码、语法关系和词义相似度等信息;然后为证明相似度在判断语法关系中的合理性,根据语言学原理研究了N1+N2结构两个名词间语义相似度与语法关系之间的内在规律:①从语法关系的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并列关系>复指关系>定中关系>主谓关系;②从语言功能焦点的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并焦型短语>后焦型短语.最后以此为基础构建了特征集,运用决策树C4.5算法建立了自动判定N1+N2结构语法关系的方法.运用该算法在自建语料库的测试集中进行测试,正确率为89.39％.     

基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别

幽默在人们日常交流中发挥着重要作用.随着人工智能的快速发展,幽默等级识别成为自然语言处理领域的热点研究问题之一.已有的幽默等级识别研究往往将幽默文本看作一个整体,忽视了幽默文本内部的语义关系.该文将幽默等级识别视为自然语言推理任务,将幽默文本划分为"铺垫"和"笑点"两个部分,分别对其语义和语义关系进行建模,提出了一种多...     

综合纹理特征和语义信息的医学图像检索

提出一种结合图像分块纹理特征和语义信息的医学胸片图像检索方法。同时,介绍了颜色特征提取方法中的颜色相关图算法。据此,实现了一个图像检索原型系统,依据所设计的评价实验,将不同实验的检索结果进行了比较和分析。实验证明,结合图像分块纹理特征和语义信息的检索方法具有较好的检索效果。     

一个基于移动Agent的机器人远程控制系统

以工业机器人的远程控制为目标,提出了一个基于移动Agent的分布式机器人远程控制结构,该结构以移动A-gent为单位向用户提供语义级的机器人控制单元,具备优良的适应性。该文对控制体系的结构和实现进行了分析。     

动态场景下基于自适应语义分割的RGB-D SLAM算法

目前较为成熟的视觉SLAM算法在应用于动态场景时,往往会因动态对象干扰而导致系统所估计的位姿误差急剧增大甚至算法失效。为解决上述问题,本文提出一种适用于室内动态场景的视觉SLAM算法,根据当前帧中特征点的运动等级信息自适应判断当前帧是否需要进行语义分割,进而实现语义信息的跨帧检测;根据语义分割网络提供的先验信息以及该对象在先前场景中的运动状态,为每个特征点分配运动等级,将其归类为静态点、可移静态点或动态点。选取合适的特征点进行位姿的初估计,再根据加权静态约束的结果对位姿进行二次优化。最后为验证本文算法的有效性,在TUM RGB-D动态场景数据集上进行实验,并与ORB-SLAM2算法及其他处理动态场景的SLAM算法进行对比,结果表明本文算法在大部分数据集上表现良好,相较改进前的ORB-SLAM算法,本文算法在室内动态场景中的定位精度可提升90.57%。     

基于加权的本体相似度计算方法

为优化基于本体的语义推理效果,提出了对本体中概念结点赋予权重的相似度计算方法.通过定义本体树中深度因子和密度因子,以解决本体中概念深度与密度对相似度计算的影响.利用Jena API、Lucene等开源工具包,提出了查询扩展方法.实验结果表明,提出的基于加权语义相似度计算模型与传统的计算法方法以及主观判断的方法相比,提高了相似度计算的准确性,效率有明显提高.     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。 