本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)圖片無(wú)障礙替代文本自動(dòng)生成算法設(shè)計(jì)與實(shí)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(huì)中,視力缺陷的殘疾人因?yàn)槠渖砩系娜毕?不能像普通群體一樣,享受到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代所帶來(lái)的高效和便捷。網(wǎng)站無(wú)障礙改造技術(shù)旨在幫助殘疾人群體,使他們便利地訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)資源,平等地融入到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的大潮之中。常用的網(wǎng)頁(yè)圖片無(wú)障礙改造技術(shù),會(huì)將檢測(cè)出不符合無(wú)障礙指導(dǎo)規(guī)范的圖片,直接交付人工進(jìn)行標(biāo)注。這樣操作會(huì)帶來(lái)大量人力工作量,于此同時(shí),因?yàn)闊o(wú)障礙改造志愿者個(gè)人認(rèn)知的不同,直接標(biāo)注還會(huì)引入個(gè)人對(duì)圖片內(nèi)容理解的主觀偏差,造成殘疾人在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)會(huì)因?yàn)閳D片內(nèi)容和對(duì)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(jì)了一種面向網(wǎng)站無(wú)障礙的網(wǎng)頁(yè)圖片替代本文半自動(dòng)生成方法。該方法通過(guò)提取網(wǎng)頁(yè)圖片和其環(huán)繞文本中的信息,能夠?yàn)榫W(wǎng)頁(yè)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(cè)技術(shù)提取網(wǎng)頁(yè)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(diǎn)構(gòu)建混合圖模型。然后,通過(guò)馬爾可夫隨機(jī)走過(guò)程求解與圖片關(guān)聯(lián)度最大的多個(gè)候選詞。以此作為系統(tǒng)的輸出結(jié)果,進(jìn)一步交付給專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)或網(wǎng)絡(luò)眾包平臺(tái),用于輔助人工完成對(duì)網(wǎng)頁(yè)圖片的人工標(biāo)注和改造工作。較已有的網(wǎng)頁(yè)圖片無(wú)障礙改造方法,本方法能夠使參與無(wú)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(guò)候選替代文本集來(lái)對(duì)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(duì)性的標(biāo)注網(wǎng)頁(yè)圖片替代文本。本方法還進(jìn)一步利用圖像顯著性檢測(cè)所得結(jié)果,計(jì)算主要物體在原始圖像中的相對(duì)位置信息,并據(jù)此為無(wú)障礙改造工作人員提供可選擇的替代文本模板。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的方法具有一定的實(shí)踐可行性,能夠有效完善網(wǎng)頁(yè)圖片無(wú)障礙改造系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)站信息無(wú)障礙 無(wú)障礙改造 顯著性檢測(cè) 半自動(dòng)生成
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：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(dòng)機(jī)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(wú)障礙訪問(wèn)15-19
• 2.1.1 網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容可訪問(wèn)性指導(dǎo)規(guī)范15-17
• 2.1.2 編寫(xiě)工具可訪問(wèn)性指導(dǎo)規(guī)范17
• 2.1.3 用戶代理可訪問(wèn)性指導(dǎo)規(guī)范17-18
• 2.1.4 網(wǎng)站內(nèi)容無(wú)障礙國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)況18-19
• 2.2 常用的網(wǎng)頁(yè)無(wú)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(jī)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(yè)圖片半自動(dòng)改造框架設(shè)計(jì)25-30
• 3.1 框架設(shè)計(jì)思路25-27
• 3.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)27-28
• 3.3 圖片無(wú)障礙改造模塊設(shè)計(jì)28-29
• 3.3.1 圖片關(guān)鍵區(qū)域檢測(cè)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(bào)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(cè)組件設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)30-46
• 4.1 組件的設(shè)計(jì)思路和工作流程30-32
• 4.1.1 設(shè)計(jì)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(cè)組件模塊分析32-34
• 4.2.1 顯著性檢測(cè)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(cè)組件功能實(shí)現(xiàn)34-41
• 4.3.1 原圖片所對(duì)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(cè)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析41-44
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)41-42
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)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(diǎn)的混合圖構(gòu)建48-52
• 5.2.1 圖片頂點(diǎn)到圖片頂點(diǎn)間邊的構(gòu)建49-50
• 5.2.2 圖片頂點(diǎn)到關(guān)鍵詞頂點(diǎn)間邊的構(gòu)建50-51
• 5.2.3 關(guān)鍵詞頂點(diǎn)到圖片頂點(diǎn)間邊的構(gòu)建51-52
• 5.3 基于馬爾可夫隨機(jī)走模型圖片替代文本候選集生成算法52-56
• 5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及驗(yàn)證56-66
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集56-58
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置和評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)58-59
• 5.4.3 實(shí)驗(yàn)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(xiàn)69-73
• 致謝73

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本文編號(hào)：309672