本文關(guān)鍵詞：基于語(yǔ)義的網(wǎng)絡(luò)圖像標(biāo)注模型研究

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【摘要】：面對(duì)浩如煙海且紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)多媒體資源,尤其是應(yīng)用廣泛和快速增長(zhǎng)的圖像資源,人們迫切需要從這些海量網(wǎng)絡(luò)信息中快速、有效的選擇自己感興趣的知識(shí)(圖像和文本),并且快速完成知識(shí)的識(shí)別與理解。因此,如何對(duì)這些大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)圖像資源的語(yǔ)義內(nèi)容進(jìn)行有效的表達(dá)和組織,使網(wǎng)絡(luò)用戶快速和準(zhǔn)確的理解圖像的高層語(yǔ)義;并基于圖像的語(yǔ)義內(nèi)容對(duì)其進(jìn)行有效的組織,以利于高效的知識(shí)發(fā)現(xiàn)已成為網(wǎng)絡(luò)智能信息領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。通常情況下,人們獲取知識(shí)的方式是基于領(lǐng)域/事件的,而如今單個(gè)領(lǐng)域/事件的圖像資源的規(guī)模已經(jīng)十分龐大,而且還在快速增長(zhǎng)。因此本文首先提出了一種面向領(lǐng)域/事件的圖像資源高層語(yǔ)義的組織和表達(dá)模型,以對(duì)圖像資源的語(yǔ)義內(nèi)容進(jìn)行完整和分層的組織;其次,基于圖像資源的互補(bǔ)語(yǔ)義和細(xì)節(jié)語(yǔ)義關(guān)鍵詞,提出了圖像資源之間關(guān)聯(lián)權(quán)重的計(jì)算算法,我們旨在建立圖像資源的關(guān)聯(lián)語(yǔ)義鏈網(wǎng)絡(luò),從而輔助網(wǎng)絡(luò)用戶快速的完成知識(shí)的識(shí)別與理解。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:1.面向領(lǐng)域/事件的圖像資源初始語(yǔ)義表達(dá)模型圖像資源的初始化語(yǔ)義表示是建立圖像資源多層語(yǔ)義標(biāo)注模型的重要步驟,是圖像聚類(lèi)的基礎(chǔ),好的圖像初始化語(yǔ)義表示模型可以提高圖像聚類(lèi)的準(zhǔn)確性。本文中,我們首先討論了4種應(yīng)用廣泛的文本表示模型:向量空間表示模型,非負(fù)矩陣分解表示模型,關(guān)聯(lián)語(yǔ)義鏈網(wǎng)絡(luò)表示模型和冪級(jí)數(shù)表示模型;然后在此基礎(chǔ)上提出了圖像的初始語(yǔ)義表示模型,并在模型中強(qiáng)調(diào)了網(wǎng)絡(luò)事件中時(shí)間和地點(diǎn)關(guān)鍵詞對(duì)圖像聚類(lèi)的重要性;最后對(duì)圖像表示模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。2.面向領(lǐng)域/事件的圖像語(yǔ)義多層次標(biāo)注模型目前網(wǎng)絡(luò)用戶獲得圖像資源的主要方式是搜索引擎,而且在用戶搜索圖像資源時(shí),圖像資源周?chē)话銜?huì)有簡(jiǎn)短的描述信息,它們可能是幾個(gè)離散的關(guān)鍵詞,或者是一段文字描述。圖像資源的高層語(yǔ)義信息是非常豐富的,這些圖像標(biāo)注信息無(wú)法完成圖像資源語(yǔ)義信息的完整描述。本文提出了一種圖像資源高層語(yǔ)義的分層組織和表達(dá)模型,旨在完成圖像高層語(yǔ)義內(nèi)容的完整、分層和多粒度表達(dá)。3.基于互補(bǔ)語(yǔ)義的圖像資源關(guān)聯(lián)本文在圖像多層語(yǔ)義表達(dá)模型的基礎(chǔ)上,提出了基于圖像互補(bǔ)語(yǔ)義和細(xì)節(jié)語(yǔ)義的圖像關(guān)聯(lián)權(quán)重計(jì)算方法、用以計(jì)算圖像資源之間的關(guān)聯(lián)程度,旨在建立圖像資源之間的關(guān)聯(lián)語(yǔ)義鏈網(wǎng)絡(luò),輔助網(wǎng)絡(luò)用戶瀏覽圖像資源。
【關(guān)鍵詞】：圖像聚類(lèi) 語(yǔ)義組織 互補(bǔ)語(yǔ)義 關(guān)聯(lián)語(yǔ)義鏈網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 第一章 緒論14-24
• 1.1 課題研究的目的和意義14-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究概況16-22
• 1.2.1 圖像檢索技術(shù)國(guó)外研究概況16-19
• 1.2.2 語(yǔ)義網(wǎng)國(guó)外研究概況19-22
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容22-24
• 第二章 圖像資源的多層語(yǔ)義表示模型24-37
• 2.1 引言24-26
• 2.2 多層語(yǔ)義模型框架26
• 2.3 多層語(yǔ)義模型各層組織26-32
• 2.3.1 背景語(yǔ)義層27-29
• 2.3.2 互補(bǔ)語(yǔ)義層29-30
• 2.3.3 細(xì)節(jié)語(yǔ)義層30-31
• 2.3.4 面向領(lǐng)域/事件的圖像資源三層語(yǔ)義表示模型31-32
• 2.4 TLALN模型的構(gòu)建步驟32-34
• 2.5 TLALN模型中關(guān)鍵詞的提取34-36
• 2.6 本章小結(jié)36-37
• 第三章 圖像資源初始語(yǔ)義表示模型37-51
• 3.1 基于VSM的圖像表示模型37-41
• 3.1.1 VSM的應(yīng)用37-38
• 3.1.2 基于VSM的圖像表示38-39
• 3.1.3 PVSM的構(gòu)造39-40
• 3.1.4 PVSM的優(yōu)缺點(diǎn)40-41
• 3.2 基于NMF的圖像表示模型41-43
• 3.2.1 NMF及其應(yīng)用41-42
• 3.2.2 基于NMF的圖像表示42
• 3.2.3 NMF表示模型的構(gòu)造42-43
• 3.2.4 NMF表示模型的優(yōu)缺點(diǎn)43
• 3.3 基于ALN的圖像表示模型43-47
• 3.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取43-45
• 3.3.2 圖像關(guān)聯(lián)語(yǔ)義鏈網(wǎng)絡(luò)表示模型45-46
• 3.3.3 PALN模型的構(gòu)造46-47
• 3.3.4 PALN模型的優(yōu)缺點(diǎn)47
• 3.4 基于PSR的圖像表示模型47-50
• 3.4.1 文本PSR表示模型47-48
• 3.4.2 基于PSR圖像表示48-49
• 3.4.3 PPSR的構(gòu)造49-50
• 3.4.4 PPSR的優(yōu)點(diǎn)50
• 3.5 本章小結(jié)50-51
• 第四章 圖像的三層語(yǔ)義標(biāo)注模型51-62
• 4.1 背景語(yǔ)義層51-54
• 4.1.1 多篇文本關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取52-53
• 4.1.2 背景語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的建立53-54
• 4.2 互補(bǔ)語(yǔ)義層54-56
• 4.2.1 初始關(guān)鍵詞集55-56
• 4.2.2 互補(bǔ)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的建立56
• 4.3 細(xì)節(jié)語(yǔ)義層56-59
• 4.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則提取57-58
• 4.3.2 細(xì)節(jié)語(yǔ)義的建立58-59
• 4.4 三層語(yǔ)義標(biāo)注的建立59-61
• 4.4.1 初始三層標(biāo)注網(wǎng)絡(luò)的建立59
• 4.4.2 核心三層語(yǔ)義標(biāo)注的建立59-60
• 4.4.3 三層語(yǔ)義標(biāo)注的完全網(wǎng)絡(luò)60-61
• 4.5 本章小結(jié)61-62
• 第五章 基于互補(bǔ)語(yǔ)義的圖像關(guān)聯(lián)62-71
• 5.1 圖像的互補(bǔ)語(yǔ)義分析62-63
• 5.2 二分圖的最優(yōu)匹配算法63-67
• 5.2.1 二分圖的定義64
• 5.2.2 二分圖的匹配64-66
• 5.2.3 二分圖的最優(yōu)匹配66-67
• 5.3 基于互補(bǔ)語(yǔ)義的圖像資源關(guān)聯(lián)的構(gòu)建步驟67-70
• 5.3.1 初始化階段68
• 5.3.2 優(yōu)化階段68-69
• 5.3.3 計(jì)算階段69-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 第六章 實(shí)驗(yàn)71-82
• 6.1 系統(tǒng)構(gòu)建及實(shí)驗(yàn)環(huán)境71-72
• 6.2 新聞聚類(lèi)72-76
• 6.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)72-73
• 6.2.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)73-74
• 6.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果74-76
• 6.3 圖像的三層語(yǔ)義標(biāo)注實(shí)驗(yàn)76-79
• 6.3.1 類(lèi)關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)語(yǔ)義鏈網(wǎng)絡(luò)76-77
• 6.3.2 背景語(yǔ)義標(biāo)注77
• 6.3.3 互補(bǔ)語(yǔ)義標(biāo)注和細(xì)節(jié)語(yǔ)義標(biāo)注77-79
• 6.4 基于互補(bǔ)語(yǔ)義的圖像關(guān)聯(lián)79-81
• 6.5 本章小結(jié)81-82
• 第七章 結(jié)論與展望82-85
• 7.1 結(jié)論82-83
• 7.2 展望83-85
• 參考文獻(xiàn)85-91
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的論文91-92
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間所作的項(xiàng)目92-93
• 致謝93

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 文庭孝;劉曉英;劉進(jìn)軍;;知識(shí)關(guān)聯(lián)的理論基礎(chǔ)研究[J];圖書(shū)館;2010年04期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 尤金朋;基于語(yǔ)義分析的文本相似度算法研究[D];杭州電子科技大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：600407