一种基于本体的视频检索技术研究

传统的视频检索大多采用基于关键词的方法,难以获得让用户满意的查准率和查全率。为此提出一种基于本体的视频检索技术,该技术借助于领域本体,以其基本概念为关键词通过互联网图像搜索引擎在线获取样本图像组,提取SIFT特征建立图像特征词典,抽取图像特征直方图并计算相似度,辅助完成视频的自动标注,初始化视频检索库;同时,借助于领域本体,对从用户的查询输入中抽取的关键词进行语义扩展,将以扩展概念集进行检索的结果返回给用户,以此实现基于本体的视频检索。最后,结合实例对该算法进行实现和分析,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于领域本体的新闻视频检索

新闻视频作为视频数据中有代表性的一种媒体,受到人们的广泛关注,对新闻视频的检索要求也越来越高.传统的新闻视频检索大多是非语义层面的,采用的是基于关键词的检索方法，难于获得令人满意的查准率和查全率．本文提出一种基于领域本体的新闻视频检索框架，定义了新闻视频检索中的新闻视频对象，使用语义表达能力强的领域本体来指导视频语义对象的标注，并针对“一词多义”问题提出了“概念域-概念”两阶段概念消歧算法；针对自然语言检索问题，使用领域本体进行查询优化和查询扩展，并提出了查询语句自动生成方法．实验表明，基于领域本体的新闻视频检索方法可以有效的提高检索性能．     

一种基于加权领域本体的语义检索方法

提出了新方法WOSR,以对已经被本体概念标注的领域信息资源进行语义检索.WOSR方法首先建立领域本体,再采用均等概率分布方法为概念赋权,然后通过概念的权重求出概念相似度,最后计算用户检索请求和信息资源之间的语义相似度,并根据相似度的大小排序输出检索结果.实验结果表明,WOSR方法比其他经典方法的检索效果更好.     

一种解决视频检索中语义不一致性方法

近年来,领域本体作为实现知识共享的基础已应用于视频语义检索。然而,同一或不同应用或领域知识可能存在多个本体,这些本体之间缺乏对术语使用的约定。这种现状所产生的语义不一致性导致难以实现检索过程中的知识推理和互操作过程的自动化,因而严重影响视频检索的效率和结果。提出一个两层本体结构,把同一或不同领域共享或共用的概念与知识映射到一个上层本体,从而解决多本体间语义上的不一致性,实现本体间知识的共享。并通过应用于视频场景的检索实验,说明该方法是有效和可行的。     

一种基于领域本体的论文检索方法的研究与应用

针对传统的论文检索方法缺乏语义理解,检索结果相关度不高的缺点,采用基于语义网络的文档语义表达模型,提出一种基于领域本体的检索方法。首先结合学科分类体系构建领域本体,并对论文文档进行语义索引;然后根据本体知识和索引信息构建基于语义网络的文档语义表达模型;最后改进用户查询与语义网络的相关度算法,综合关键词和语义的方法实现结果排序。实验结果表明,该方法能有效地提高论文检索的准确率和召回率。     

基于本体的图像语义标注与检索模型

存储于计算机上日益庞大的数字图像存在语义表达隐含、存储孤立、检索不便等缺点,导致图像应用效率低。该文提出基于本体的图像语义标注与检索模型ImageQ,其具有层次及模块化特点且与领域本体相独立,支持领域本体进化和系列推理深度不同的图像检索方法。基于ImageQ的实验系统运行结果表明,该模型的图像管理性能良好,实现了图像智能检索功能。     

一种基于领域本体的资源反馈检索模型研究

针对现有资源平台无法互通共享资源,资源库检索系统仅依靠用户输入的单词关键字描述检索资源而无法挖 掘用户需求中的语义信息的问题,提出了一种基于本体的资源反馈检索模型。该模型通过构建本体、概念相似度计算、查询关 键字扩展等关键技术,利用了用户多次反馈中的包含语义知识,满足了用户的查询需求。实验表明,该模型能够有效提高检索 的性能。     

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。     

基于视觉本体的视频语义标注算法

提出一个基于视觉本体的视频语义标注算法。该算法利用贝叶斯统计学习和决策理论,通过计算视频关键帧的主要区域与视觉本体中概念的视觉相似性．动态地实现对视频对象的半自动语义标注。实验结果表明,利用该算法进行语义标注效果良好．并具有稳定的性能。     

基于个性化本体的图像语义标注和检索

针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。     

近似重复视频检索方法研究

随着互联网的飞速发展,越来越多的视频被上传和下载,然而这些海量的视频中有很大的比例是近似重复的,这些近似重复的视频会给版权控制、视频检索准确性等造成一定影响,同时也会增加运营商的存储和处理成本。如何在大规模的视频集中找出近似重复的视频变得日益重要。本文对近几年关于近似重复视频检索方面的相关工作和研究成果进行了深入调研,详细论述了当前近似视频检索技术的现状及关键技术,并对其发展进行了展望。     

基于领域本体的语义标注方法研究

介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.     

一种基于本体的语义检索算法

本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,在数字图书馆得到了广泛的关注。给出了本体结构及其词法的形式化定义。为解决RDF在语义检索中存在的问题,利用Jena工具,提出了一种提取和处理RDF层本体处理方法,给出了一种基于本体的语义检索算法。算法基于软件工程的思想,忽略不同的本体语言、本体的RDF层集合间的差异。算法分五步骤进行,包括：将RDF层本体信息从网页中分离并构建RDF模型、对RDF模型进行集合运算、RDF层本体的查询、修正RDF层本体以及对RDF层本体的序列化。实验结果表明缩短了查询时间,提高了检索的查全率及查准率。     

基于本体的图像自动标注

提出一种新的图像本体标注的框架,结合领域本体中概念的关系,通过层次概率标注来获得图像高层语义概念的标注,实现待标注图像语义的自动标注。我们将图像的语义可以定义为属性概念和高层抽象概念,采用二次标注方法实现对于图像语义的自动标注。实验证明,本文的方法可以使图像获得丰富的高层抽象语义概念标注,从而缩小"语义鸿沟",有效提高了检索的效率和精确度。     

一种基于领域本体的混合信息检索模型

针对语义检索中本体不能提供所有知识的问题,提出一种基于领域本体的混合信息检索模型。该模型利用领域本体中概念间的语义关系,结合关键词检索和语义检索,建立关键词基础矩阵和语义扩展矩阵两层索引矩阵,使系统检索在没有可用本体知识时能自动调整为关键词检索,保证一定的检索性能。两者的结合有效改善了检索性能。     

基于视频指纹的视频片段检索方法

提出一种基于视频指纹的视频片段检索方法,通过视频指纹的相似性匹配对视频片段进行检索。通过改进的Harris检测计算DC图像的角点信息,去掉视频图像边缘提取视频运动特征,根据图像特征相似度和运动特征相似度的调和因子得到视频片段总的相似度。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能准确检测视频片段,具有较强的鲁棒性,满足视频检索的实时要求。     

知识网格中基于领域本体的智能检索

本文提出知识网格环境下基于领域本体的智能检索模型,采用OWL DL语言对领域知识进行形式化描述,支持推理和深层语义检索.＂标注＂和＂查询优化＂是检索的两个关键技术.通过规范的概念和概念间语义关系对文档片段进行标注,并针对＂一词多义＂问题提出＂主题-概念＂两阶段消歧算法.＂查询优化＂过程中,基于OWL DL推理的优化算法实现查询概念的自动扩展,提高了查全率和查准率.基于以上方法,建立航天领域本体,利用网上数据库开放资源作为测试集进行评测.实验显示,与传统基于     

一种基于词典的领域本体建立方法

本文结合Alexander Maedche等的循环获取过程和Mike Uscholddede ＆ King的“骨架”法，提出了一种基于词典的领域本体建立方法，并参考航空百科辞典和航空分类词典两种资源建立了一个航空领域的本体，最后使用protégé工具将本体以OWL语言的形式化方法进行表示，方便后续调用和处理。     

一种应用于视频点播系统的视频检索方法

提出一种新的用于视频点播系统的视频检索方法,用户提交单帧图片中的感兴趣部分作为查询输入,服务器据此查询对存储的视频摘要片断的数据帧进行分割,再判断帧数据与查询图片的相似性,并将结果返回给用户选择播放.用户查询的输入可以来自影片的海报宣传画、影片花絮镜头等等,由于仅对用户感兴趣的部分进行处理,所以对背景(非感兴趣区域)的色彩无须约束.实验结果表明本方法可以准确定位到用户期望的查询结果,可以有效应用于视频点播系统.     

基于领域本体的语义检索关键技术研究

针对基于关键词匹配的传统检索方法存在的不足,通过将语义引入到检索过程中,可以构建一个建立在本体基础上的语义检索模型。为了提高检索结果的准确率和全面率,通过使用本体的语义推理是一种很有效的办法。