论文摘要
随着网络的大量普及,存储技术、多媒体技术、数据库技术快速发展,人们对图像的应用要求也日益增长,图像中包含大量的语义信息,图像语义标注是所有图像语义研究的基础。目前,图像语义的标注方法主要有三种：人工标注、自动标注和人机交互式标注方法。而自动标注和人机交互式标注,需要标准的素材库支持。因此研究图像对象语义及情感语义的标注方法,建立具有较高标注精准度的图像语义素材库,具有重要的理论意义和应用价值。人工标注是最基本的语义标注方法,其标注精准度高的优势十分明显。但进行海量图像标注时,人工标注会耗费大量人力和时间,标注效率极低。为了快速完成海量图像语义标注,必须使用自动标注方法。从海量图像中选取具有高代表性的图像样本,完成高精准度的人工语义标注,建立已标注且进行规范化描述的图像语义素材库,是提高图像语义自动标注精准度的重要因素。本文依据图像层次语义理论,建立了图像语义层次标注实验模型,用XML语言定义了图像语义描述框架；依据特定对象的国际分类标准,构建了图像特定主体对象的描述框架,设计了图像对象语义标注实验；同时借鉴心理学实验中利用刺激物诱发人类情感的研究方法,设计了图像情感语义标注实验。开发实验系统实现图像对象语义标注,利用心理学专用软件EPrime实现图像情感语义标注,在实验室的可控环境下,获取图像对象及情感语义数据,为进一步研究图像各层语义特征之间的关联映射、建立适用于图像语义研究的专用模型提供基础素材来源。并使用聚类算法对所选情感模型标注结果进行分析,验证其有效性和准确性。由于时间有限,本文在进行图像语义标注时,没有考虑个性化因素对图像理解的影响,下一步的工作可以进行个性化因素与图像情感之间的内隐联系、图像底层特征与高层语义之间的关联、减小或消除语义差异的方法等研究。
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标签：图像语义标注论文; 图像语义层次模型论文; 对象语义论文; 情感语义论文;