本文關(guān)鍵詞：基于開(kāi)放邏輯的圖像語(yǔ)義標(biāo)注方法初探，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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【精品】畢業(yè)論文優(yōu)秀畢業(yè)論文本科論文專業(yè)學(xué)術(shù)論文參考文獻(xiàn)資料邏輯學(xué)專業(yè)優(yōu)秀論文基于開(kāi)放邏輯的圖像語(yǔ)義標(biāo)注方法初探關(guān)鍵詞:圖像檢索開(kāi)放邏輯圖像語(yǔ)義標(biāo)注方法推理系統(tǒng)摘要:互聯(lián)網(wǎng)圖像信息數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)迫使我們要開(kāi)發(fā)出更有效率的圖像檢索技術(shù)。目前,最簡(jiǎn)單和便利的網(wǎng)上檢索方式是通過(guò)提供文本語(yǔ)義信息,由用戶輸入交互式查詢頁(yè)面進(jìn)行檢索。然而,在語(yǔ)義層面上的圖像自動(dòng)匹配尚未有令人滿意的解決方案。現(xiàn)有的圖像檢索方案可分為兩大類,基于文本的圖像檢索(TBIR)和基于內(nèi)容的圖像檢索。TBIR具有語(yǔ)義相關(guān)性,它體現(xiàn)在圖像和他所處的背景文本之間的確有語(yǔ)義上的聯(lián)系;CBIR是語(yǔ)義無(wú)關(guān)的,除非我們給某個(gè)圖像特征人工指定一個(gè)語(yǔ)義標(biāo)簽。這兩種數(shù)據(jù)都不適合與互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)義檢索引擎所需應(yīng)對(duì)的不斷增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)。TBIR提取的信息太有限,會(huì)影響對(duì)背景信息的解讀從而降低檢索結(jié)果的精確性;CBIR處理的僅僅是圖像特征的相似性問(wèn)題,它仍然需要一個(gè)將語(yǔ)義同圖像自動(dòng)準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)的機(jī)制,而這種機(jī)制只是在理論上可行。顯然,由于技術(shù)上的局限,僅僅依靠TBIR或是CBIR,甚至是兩者的簡(jiǎn)單綜合,都無(wú)法完成這個(gè)龐大的任務(wù)。但我們觀察到,CBIR方法有數(shù)據(jù)友好的重要特點(diǎn),它作為一個(gè)圖像分析工具來(lái)說(shuō)是必需的:而... 內(nèi)容來(lái)自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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