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新闻视频作为视频数据中有代表性的一种媒体,受到人们的广泛关注,对新闻视频的检索要求也越来越高.传统的新闻视频检索大多是非语义层面的,采用的是基于关键词的检索方法,难于获得令人满意的查准率和查全率.本文提出一种基于领域本体的新闻视频检索框架,定义了新闻视频检索中的新闻视频对象,使用语义表达能力强的领域本体来指导视频语义对象的标注,并针对“一词多义”问题提出了“概念域-概念”两阶段概念消歧算法;针对自然语言检索问题,使用领域本体进行查询优化和查询扩展,并提出了查询语句自动生成方法.实验表明,基于领域本体的新闻视频检索方法可以有效的提高检索性能. 相似文献
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针对媒体资产管理系统(media assetmanagement,MAM)对视频检索有着精确定位的特殊要求,提出了一种新的编目与检索方法,该方法结合了基于内容检索和基于手工检索的优点。首先采用主元分析(PCA)的方法对视频图像帧的高维特征进行降维,实现镜头自动分割,并对大量存在的新闻相似镜头进行语义自动标注,然后实现视频编目语义的动态更新与扩展。实验结果表明该方法有效、可行,大大提高了编目工作的效率以及编目语义的质量。 相似文献
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针对基于关键词WEB图像检索中的语义缺失问题,利用本体的方法描述WEB图像的语义特征,构建了基于智能体和语义特征的WEB图像检索模型,该模型以领域Ontology描述WEB图像的语义特征,通过多个Agent模块分工协作,完成满足用户请求的WEB图像检索.并在Corel提供的图像上进行了仿真实验,验证了该模型解决了基于关键词WEB图像检索模型中的语义缺失问题,提高了WEB图像检索速度和准确率. 相似文献
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设计并实现了一种基于语义概念的视频检索系统,该系统包括视频镜头分割与关键帧提取、语义概念检测和用户检索3个部分。系统采用镜头分割与关键帧提取对视频进行层次分割,并对关键帧图像提取有效的图像低层特征,再使用支持向量机(SVM)进行概念的检测,最后针对概念内容进行视频检索。在概念检测中,提出了一种基于验证平均准确率的线性加权方法对SVM的分类结果进行后融合。实验结果表明,该方法可以达到较高的检索准确率。 相似文献
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为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度. 相似文献
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近年来基于视频的人脸检索已成为人脸识别和检索领域最为活跃的研究方向之一。提出了一种基于仿射包结合伪Zernike矩特征的视频人脸检索算法(FRIVAP)。在视频中检测跟踪到人脸生成图像集,接着提取图像集中人脸的伪Zernike矩特征,建立特征的仿射包,通过相似度计算得到结果。经对Honda/UCSD视频数据库和自行构建的视频数据库的大量实验表明,该算法可以充分利用视频中人脸的时间和空间信息,并且对噪声、人脸姿势变化等条件下的人脸检索有较强的鲁棒性。 相似文献
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Ontologies represent domain concepts and relations in a form of semantic network. Many research works use ontologies in the
information matchmaking and retrieval. This trend is further accelerated by the convergence of various information sources
supported by ontologies. In this paper, we propose a novel multi-modality ontology model that integrates both the low-level
image features and the high-level text information to represent image contents for image retrieval. By embedding this ontology
into an image retrieval system, we are able to realize intelligent image retrieval with high precision. Moreover, benefiting
from the soft-coded ontology model, this system has good flexibility and can be easily extended to the larger domains. Currently,
our experiment is conducted on the animal domain canine. An ontology has been built based on the low-level features and the domain knowledge of canine. A prototype retrieval system is set up to assess the performance. We compare our experiment results with traditional text-based
image search engine and prove the advantages of our approach. 相似文献
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随着互联网技术的飞速发展,视频数据呈现海量爆炸式增长,传统的视频搜索引擎
多数采用单一的基于文本的检索方法,该检索方法对于视频这类非结构化数据,存在着内容缺失、
语义隔阂等问题,导致检索结果相关度较低。提出一种基于视觉词袋的视频检索校准方法,该方
法结合了视频数据的可视化特征提取技术、TF-IDF 技术、开放数据技术,为用户提供优化后的
视频检索校准结果。首先,基于HSV 模型的聚类算法提取视频的关键帧集合及关键帧权值向量;
接着用关键帧图像的加速稳健特征等表示视频的内容特征,解决视频检索的内容缺失问题;然后
利用TF-IDF 技术衡量查询语句关键字的权值,并开放数据获得查询语句关键字的可视化特征和
语义信息,解决视频检索的语义隔阂问题;最后,将提出的基于视觉词袋的视频检索校准算法应
用于Internet Archive 数据集。实验结果表明,与传统的基于文本的视频检索方法相比,该方法的
平均检索结果相关度提高了15%。 相似文献
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为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络(CNN)对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树(SVM-DT)算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系(规则实例);最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。 相似文献
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基于个性化本体的图像语义标注和检索 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。 相似文献