本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁圖片無障礙替代文本自動生成算法設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在當(dāng)今高度信息化的社會中,視力缺陷的殘疾人因為其生理上的缺陷,不能像普通群體一樣,享受到互聯(lián)網(wǎng)時代所帶來的高效和便捷。網(wǎng)站無障礙改造技術(shù)旨在幫助殘疾人群體,使他們便利地訪問互聯(lián)網(wǎng)資源,平等地融入到互聯(lián)網(wǎng)時代的大潮之中。常用的網(wǎng)頁圖片無障礙改造技術(shù),會將檢測出不符合無障礙指導(dǎo)規(guī)范的圖片,直接交付人工進行標(biāo)注。這樣操作會帶來大量人力工作量,于此同時,因為無障礙改造志愿者個人認知的不同,直接標(biāo)注還會引入個人對圖片內(nèi)容理解的主觀偏差,造成殘疾人在瀏覽網(wǎng)頁時會因為圖片內(nèi)容和對應(yīng)環(huán)繞文本內(nèi)容的不統(tǒng)一而產(chǎn)生混淆。本文面向有視力缺陷的殘疾人群體,設(shè)計了一種面向網(wǎng)站無障礙的網(wǎng)頁圖片替代本文半自動生成方法。該方法通過提取網(wǎng)頁圖片和其環(huán)繞文本中的信息,能夠為網(wǎng)頁圖片生成替代文本候選集,以輔助完成人工標(biāo)注,降低其工作量。該方法應(yīng)用圖像顯著性檢測技術(shù)提取網(wǎng)頁圖片中的主體內(nèi)容區(qū)域,并以提取出的主體內(nèi)容和環(huán)繞文本中的關(guān)鍵詞信息為頂點構(gòu)建混合圖模型。然后,通過馬爾可夫隨機走過程求解與圖片關(guān)聯(lián)度最大的多個候選詞。以此作為系統(tǒng)的輸出結(jié)果,進一步交付給專業(yè)機構(gòu)或網(wǎng)絡(luò)眾包平臺,用于輔助人工完成對網(wǎng)頁圖片的人工標(biāo)注和改造工作。較已有的網(wǎng)頁圖片無障礙改造方法,本方法能夠使參與無障礙改造的工作人員更為直觀的獲取圖片中的主體內(nèi)容信息,并通過候選替代文本集來對人工標(biāo)注作一定的引導(dǎo)和噪音抑制效果。幫助其提供更有針對性的標(biāo)注網(wǎng)頁圖片替代文本。本方法還進一步利用圖像顯著性檢測所得結(jié)果,計算主要物體在原始圖像中的相對位置信息,并據(jù)此為無障礙改造工作人員提供可選擇的替代文本模板。實驗證明,本文提出的方法具有一定的實踐可行性,能夠有效完善網(wǎng)頁圖片無障礙改造系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)站信息無障礙 無障礙改造 顯著性檢測 半自動生成
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TP393.092
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題背景11
• 1.2 研究動機與研究意義11-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)14
• 1.5 本章小結(jié)14-15
• 第2章 相關(guān)技術(shù)與理論綜述15-25
• 2.1 網(wǎng)站內(nèi)容無障礙訪問15-19
• 2.1.1 網(wǎng)頁內(nèi)容可訪問性指導(dǎo)規(guī)范15-17
• 2.1.2 編寫工具可訪問性指導(dǎo)規(guī)范17
• 2.1.3 用戶代理可訪問性指導(dǎo)規(guī)范17-18
• 2.1.4 網(wǎng)站內(nèi)容無障礙國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)況18-19
• 2.2 常用的網(wǎng)頁無障礙改造技術(shù)19-21
• 2.3 圖像特征提取理論與常用方法21-23
• 2.3.1 顏色特征提取21
• 2.3.2 邊緣特征提取21-22
• 2.3.3 紋理特征提取22-23
• 2.4 馬爾可夫隨機走模型理論基礎(chǔ)23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 網(wǎng)頁圖片半自動改造框架設(shè)計25-30
• 3.1 框架設(shè)計思路25-27
• 3.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)27-28
• 3.3 圖片無障礙改造模塊設(shè)計28-29
• 3.3.1 圖片關(guān)鍵區(qū)域檢測組件28-29
• 3.3.2 圖片替代文本學(xué)習(xí)框架29
• 3.3.3 圖片替代文本生成組件29
• 3.3.4 改造報告生成組件29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第4章 圖片關(guān)鍵內(nèi)容檢測組件設(shè)計和實現(xiàn)30-46
• 4.1 組件的設(shè)計思路和工作流程30-32
• 4.1.1 設(shè)計思路30-31
• 4.1.2 組件工作流程圖31-32
• 4.2 關(guān)鍵區(qū)域檢測組件模塊分析32-34
• 4.2.1 顯著性檢測模塊32-33
• 4.2.2 顯著性分割模塊33
• 4.2.3 關(guān)鍵區(qū)域提取模塊33-34
• 4.3 圖片關(guān)鍵區(qū)域檢測組件功能實現(xiàn)34-41
• 4.3.1 原圖片所對應(yīng)的顯著性圖的生成34-39
• 4.3.2 基于顯著圖生成二值主體內(nèi)容掩膜39-40
• 4.3.3 顯著性物體區(qū)域的提取40-41
• 4.4 圖片關(guān)鍵區(qū)域檢測實驗與結(jié)果分析41-44
• 4.4.1 實驗樣本數(shù)據(jù)41-42
• 4.4.2 實驗結(jié)果和分析42-44
• 4.5 本章小結(jié)44-46
• 第5章 基于混合圖的圖片替代文本候選集生成算法46-67
• 5.1 圖片關(guān)鍵區(qū)域圖像特征提取46-48
• 5.2 以圖片和關(guān)鍵詞為定點的混合圖構(gòu)建48-52
• 5.2.1 圖片頂點到圖片頂點間邊的構(gòu)建49-50
• 5.2.2 圖片頂點到關(guān)鍵詞頂點間邊的構(gòu)建50-51
• 5.2.3 關(guān)鍵詞頂點到圖片頂點間邊的構(gòu)建51-52
• 5.3 基于馬爾可夫隨機走模型圖片替代文本候選集生成算法52-56
• 5.4 實驗設(shè)計及驗證56-66
• 5.4.1 實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)集56-58
• 5.4.2 實驗參數(shù)設(shè)置和評判標(biāo)準(zhǔn)58-59
• 5.4.3 實驗結(jié)果及分析59-66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 第6章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 論文總結(jié)67
• 6.2 工作展望67-69
• 參考文獻69-73
• 致謝73

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