基于语义返回XML关键词检索结果

在处理XML关键词查询时,首先要确定答案结点的语义,即什么样的结点是答案结点.通过两步分析答案结点的语义:首先推导候选答案结点的类型,然后根据答案结点与查询的关系来精选答案结点.在第1步中,将XML结点映射到ER模型中的概念,利用结点的内容特征、出现特征和引用特征等来推导结点类型,并要求答案结点代表了实体;在第2步中,要求答案结点与查询相关且最精确,在此基础上提出了SLCEA的语义.实验证明,按照这种方法识别出的答案结点是有意义的.     

语义图像检索研究进展

语义图像检索已成为解决图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间存在的“语义鸿沟”问题的关键。从图像语义描述方式、图像语义抽取方法和语义检索系统设计3个方面对语义图像检索的研究状况进行了分析和研究;讨论了面向对象的图像内容模型和图像语义表示问题;对利用系统知识的提取、根据用户交互的提取和利用外部信息源的语义生成等具有代表性的语义处理方法进行了阐述;介绍了系统设计中用户界面和语义处理的不同方式,最后从对象识别、语义抽取规则、用户检索模型和图像检索性能评价标准4个方面剖析了实现图像语义处理所面临的困难,并提出了一些初步解决思路。     

基于语义的图像检索技术研究

本文从图像语义模型、图像语义的描述方法、图像语义的提取方法三方面介绍基于语义的图像检索技术的发展动态,并根据研究现状,进一步分析如何有效地解决“语义鸿沟”问题。     

基于LSI的图像语义检索

图像语义检索是实现图像快速、直观、准确查询的有效办法,针对目前直接采用图像低层特征无法满足图像语义查询的问题,该文提出了一种利用LSI技术,实现图像语义的检索方法。     

图像语义的图形化标注和检索研究

基于图像语义进行检索的目的是希望能够更好地从用户的角度出发,查找出与用户理解相一致的图像。针对目前图像语义检索过程中存在的问题,提出一个基于对象的图像语义内容标注模型和检索框架。首先利用分割算法获取图像中的语义对象区域,然后以MPEG-7标准中的语义描述方案为基础,利用图形化结构实现图像语义内容的标注。在检索过程中,用户把查询内容转化为图形化描述结构,通过提取该描述图的不同长度的路径信息形成查询文档,与图像库中的图像语义标注文档进行匹配实现图像检索。实验结果表明,提出的方法能够有效地实现基于语义的图像标注和检索,与全文检索相比,有较高的查全率和查准率。     

一种融合语义的图像检索技术研究

针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,从目标图像外轮廓特征的提取、图像外轮廓特征的描述方式、图像轮廓的语义描述方式和相似度测定4个方面对基于内容的图像检索的研究状况进行了分析和研究。综合图像的外轮廓特征及轮廓的语义描述来实现对图像数据库的检索。实验结果表明,该方法提高了图像检索的精度和效度。     

基于内容的图像情感语义检索研究

基于内容的图像检索是使用图像的底层视觉特征对图像进行检索,使检索结果在视觉角度上尽可能相似。但能否通过图像的底层特征来准确体现人对图像的视觉感知(即图像的情感语义)有待于进一步的探索。首先构建检索性能较好的基于内容的图像检索系统,并针对分类标准不同的两类图像库进行多次实验。实验证明,图像的情感语义无法通过单一的图像底层特征描述。     

基于语义的风景图像检索

基于语义的图像检索就是要对图像正确分类,提供对图像内容的理解.基于粗糙集方法对基于语义的风景图像检索进行研究,突破了传统语义模板方法缺乏变化的不足,对图像外观变化具有一定的抗噪能力.仿真实验结果表明,对日出日落、瀑布、山脉、花草4类风景图像的分类准确率达到85%以上.     

情感语义图像检索技术研究

图像中所蕴涵的丰富语义仅用若干低级物理特征是不能进行完整描述的,而且在语义映射时也会有信息丢失,因而产成“语义鸿沟”是在所难免的。将多特征融合,建立情感语义模型,分析情感的概念解析功能对提高智能信息检索的精度和效率是非常必要的。论文讨论了图像的颜色、纹理等特征的提取与表示,低阶图像可视化特征到高阶图像语义特征的映射过程,图像的情感语义分类,建立了情感语义模型,实现对基于情感语义图像的检索。对由2500幅数字图像组成的数据集进行了实验,并对实验结果进行分析,部分结果是令人满意的,而且提高了基于内容图像检索的精度。     

基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像，提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步：基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联，在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像；接下来在图像扩展检索中，采用基于SIFT特征的相似图像检索，利用之前得到的“种子”图像作为查询条件，在网络图像库中进行扩展检索，并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出，最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性，在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验，实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果，并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。     

基于纹理语义特征的图像检索研究

针对Tamura纹理模型,提出了基于语言变量的图像纹理语义特征描述方法;并通过遗传程序设计构造从低层视觉特征到高层语义特征的映射;最后根据这些模糊语义值进行图像检索．实验结果表明系统不仅能得到出众的检索效率,而且与人类的视知觉具有比较好的一致性,提出的方法对于缩小低层视觉特征和高层语义特征之间的“语义鸿沟”具有很大的意义．     

一种基于图像高层语义信息的图像检索方法

由于基于图像高层语义信息的图像检索与传统的图像特征匹配检索相比，在检索的准确性、结果相关性以及降低误检率等方面具有明显的优势，因此高效的图像检索方法应该充分利用图像蕴涵的高层语义信息。为了利用图像的高层语义信息来进行图像检索，在深入研究图像高层语义的低层特征描述的基础上，提出了图像语义的层次划分，并对每个高层语义层提出了语义抽取和检索算法。实验结果表明，该检索算法可以有效地对图像高层语义信息进行提取，并可作为新型高效图像检索系统的一个模型。     

一种压缩域特征提取与语义图像检索技术

为了解决“语义鸿沟”问题，通过将隐含语义索引(LSI)技术引入到图像语义提取问题的研究中，试图从图像的视觉特征中抽取出“高层概念”．基于GM(1，1)压缩域中的一种图像特征，提出了一种建立“图像视觉特征”与“语义信息”之间映射的技术方法．实验研究表明，这种基于压缩域特征和LSI技术的图像检索方法能显著改善图像检索的性能，提高图像检索的质量．     

基于语义学习的图像多模态检索

针对语义鸿沟问题,在语义学习的基础上设计图像的多模态检索系统。该系统结合3种查询方式进行图像检索。基于视觉特征的查询通过特征提取与相似度匹配进行排位。基于标签的查询建立在图像自动标注的基础上,但在语义空间之外的泛化能力较差。基于语义图例的查询能够在很大程度上克服这个缺陷,通过在显式或隐式的语义空间上进行查询,使检索结果更符合人类感知。实验结果表明,与基于纹理特征的图像检索相比,基于语义图例的检索具有更高的精度及召回率。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

图像检索中语义映射方法综述

"语义鸿沟"已成为基于内容图像检索的瓶颈,解决这个问题需要建立从图像的低层特征到高层语义的映射.对当前语义映射研究进行了综述,首先给出一个结合语义的图像检索框架,并分析了图像内容的层次模型及图像语义的表示方法;然后根据算法的特点,将现有的语义映射方法和技术分为4大类,重点阐述了各类方法提出的思路、模型.并讨论各自的优势和局限性;最后以图像检索实际应用的需要为依据,提出在图像语义检索相关领域的重要课题和研究方向.     

低级特征和语义特征相结合的医学图像检索方法

提出了一种将图像本身的低级特征和语义特征描述相结合的医学图像检索方法。首先提取图像的灰度特征、矩特征和纹理特征，进一步采用遗传算法进行最优特征的选择，由于这些低层特征对图像的描述与人类对图像的描述存在较大差异，直接利用这些特征作为检索依据常得不到满意的结果，因此需要进一步提取语义特征，将影像报告中医生给出的关于图像的描述作为语义内容进行相似性检索。实验结果表明，综合低级特征和语义特征的检索比仅利用低级特征的检索更接近于人的视觉理解。     

图像自动语义标注技术综述

近年来,随着对基于内容图像检索技术研究的深入,图像自动语义标注已成为了该领域的研究热点。针对目前广泛研究的图像语义标注技术,从其分类、关键技术、存在问题及发展方向进行了进行了论述,以期为从事该方向研究的人员提供一定的借鉴意义和参考价值。