本文選題：圖像語(yǔ)義標(biāo)注 + 語(yǔ)義標(biāo)注模型�。� 參考：《圖書(shū)館學(xué)研究》2017年18期

【摘要】：圖像語(yǔ)義標(biāo)注是實(shí)現(xiàn)圖像語(yǔ)義檢索的重要環(huán)節(jié)和關(guān)鍵。文章概述了圖像語(yǔ)義標(biāo)注的三個(gè)發(fā)展階段,并對(duì)目前圖像語(yǔ)義標(biāo)注的三個(gè)研究重點(diǎn),即圖像語(yǔ)義標(biāo)注模型、圖像語(yǔ)義標(biāo)注工具、語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題以及解決該問(wèn)題的方法,進(jìn)行總結(jié)和分析。最后,就如何彌合語(yǔ)義鴻溝提出三點(diǎn)建議:融合多學(xué)科的研究成果來(lái)縮小語(yǔ)義鴻溝;人工標(biāo)注與自動(dòng)標(biāo)注相結(jié)合;采用本體技術(shù)進(jìn)行圖像語(yǔ)義標(biāo)注。
[Abstract]:Image semantic annotation is an important link and key to realize image semantic retrieval. This paper summarizes the three stages of image semantic annotation, and focuses on the three research points of image semantic annotation, that is, image semantic annotation model, image semantic annotation tools, semantic divide problem and methods to solve this problem. Summarize and analyze. Finally, three suggestions are put forward on how to bridge the semantic gap: merging the multi-disciplinary research results to narrow the semantic gap; combining manual annotation with automatic annotation; and using ontology technology for image semantic tagging.
【作者單位】： 南京大學(xué)信息管理學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1860956