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基于图像语义的室内环境通达性分析方法

基于图像语义的室内环境通达性分析方法

作者：孙平哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

室内环境物理空间相对复杂,无论对于有人系统还是无人系统来说,智能探测室内环境通达性的方法对于室内定位导航来说尤为重要。据研究数据表明,人们日常活动80%集中于室内环境,同时,获取场景内信息并实现处理以及理解身处环境的大体情况... 详细信息

室内环境物理空间相对复杂,无论对于有人系统还是无人系统来说,智能探测室内环境通达性的方法对于室内定位导航来说尤为重要。据研究数据表明,人们日常活动80%集中于室内环境,同时,获取场景内信息并实现处理以及理解身处环境的大体情况都是依靠眼睛来完成。因此,通过视觉获取的信息结合图像语义来确定室内室内场景空间结构的通达性更值得深入研究。本文将视觉经典语义分割算法与像素级图像处理算法相结合,先对图像语义分割及环境通达性分析在国内外研究现状进行了详细阐述,并对在室内场景理解领域的经典分割算法,其应用场景以及优缺点进行了分析。此外,本文针对环境可达性在室内场景应用方案进行了研究,并取得了如下研究成果:(1)针对实际的室内场景语义信息提取过程中产生像素误分类的问题,提出了一种基于DeepLab V3+网络的室内场景理解算法。该算法利用语义分割算法得到室内实际场景图像语义数据库,从而辅助人们获得当前环境信息,明确周围环境中哪些区域是具备通达性可能的,哪些区域是不可达的。通过从基础的骨干提取网络、网络训练优化以及调整DeepLab V3+部分网络结构三方面出发完成对网络的改进,利用本文自制的数据集进行实验。仿真结果表明,该算法可以有效提升图像中语义物体间的分割边缘清晰度,从而有效提高图像数据库的像素分类精度。(2)针对室内场景通达性状态可变的物体测量精度较低的问题,提出了一种基于图像语义的像素级通达性测量方法。在室内场景理解完成后,将场景中通达性状态可变的物体例如门、窗等,根据其开启的程度,通过角点提取,极线搜索的方式进行特征匹配。利用图像深度阈值进行限制,最后使用直线拟合手段实现图像像素级通达性空间距离的测量。实验结果表明,该方法可以实现依据图像中语义物体体空间状态完成通达性空间距离的测量,且测量误差低于0.4m。综上,本文就所提算法进行实验仿真。实验结果说明本文提出的基于DeepLab V3+网络的室内场景理解算法能够在保证图像像素分割精度的情况下,有效地降低整个网络的训练参数以及网络训练的时间开销;基于语义限制的像素级通达性测量方法在本文自制数据集上为室内环境通达性测量分析方面提供可行的技术方案,整体的计算精度较高。

关键词：室内场景图像语义环境通达性通达性测量

非遗图像语义信息本体构建及其关联数据存储和发布研究

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现代情报 2021年第6期41卷 54-63页

作者：朱学芳王若宸南京大学信息管理学院江苏南京210023

[目的/意义]图像资源在非物质文化遗产的保护和传承工作中扮演重要角色,非遗图像语义信息本体构建及关联数据存储和发布研究,有助于拓宽非遗数字资源保存、展示及服务工作思路。[方法/过程]针对现有非遗数字图像资源在组织呈现过程中存... 详细信息

[目的/意义]图像资源在非物质文化遗产的保护和传承工作中扮演重要角色,非遗图像语义信息本体构建及关联数据存储和发布研究,有助于拓宽非遗数字资源保存、展示及服务工作思路。[方法/过程]针对现有非遗数字图像资源在组织呈现过程中存在的图文单一排序问题,设计了一种面向非遗图像的语义本体模型,在本体开发软件Protégé上完成编辑以及实例化,根据本体模型设计了实体存储在二维表中的概念模型,并且借助D2RQ平台将关系表转换为RDF格式数据,实现对外发布。[结果/结论]实现关于非遗图像资源的复杂语义网络,为多媒体领域本体提供一种从现有的线性信息呈现方式到多元化的非线性关联数据呈现方式。

关键词：非物质文化遗产图像语义多媒体领域本体关联数据存储和发布

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图像语义标注技术中的高效区域分割方法研究

图像语义标注技术中的高效区域分割方法研究

作者：耿永政西南大学

学位级别：硕士

随着4G时代的到来,移动互联的大潮已悄然而至,随处可见的智能终端充斥着人们的工作和生活。这其中最重要和最普遍的当属智能手机的诞生,它越来越成为人们日常生活中不可或缺的设备。再加上微博、微信等APP的火爆以及存储技术的不断进步... 详细信息

随着4G时代的到来,移动互联的大潮已悄然而至,随处可见的智能终端充斥着人们的工作和生活。这其中最重要和最普遍的当属智能手机的诞生,它越来越成为人们日常生活中不可或缺的设备。再加上微博、微信等APP的火爆以及存储技术的不断进步,使得随手拍照发朋友圈成为当下最时髦的事。在满足人们精神享受的同时,也产生了图片数量成几何速度增长这一后果,人们的电脑、手机以及互联网中存储着大量的数字图片。而从这些图片的汪洋中找到我们真正需要的图片则成为目前急需解决的问题,由此引出本文讨论的语义标注问题。只有当每张图片被标注上我们能够理解,符合人类视觉并且能真实反应图片内容的文字,我们才能通过检索技术快速地找到它们。显然使用人工去对每幅图像进行标注是不现实的,只有找到图像内容与标注词之间的关联性,才能让计算机自动完成标注工作。目前图像自动标注的方法有很多,主要分为两类：一类是让用户参与到图像标注和检索中来;另一类是在图像的更小粒度上对图像进行分析,尽可能地找出与高层语义的对应关系。显然第二类通过计算机自动完成语义标注和检索是今后发展的趋势。这种方法的核心问题就是要寻找到最优的图像分割算法,使分割后的区域更加准确,特征信息更加容易提取等,这样才能在后续高层语义标注中获得好的标注效果。论文的主要研究成绩有以下几点： 1.改进了JSEG图像分割算法中反复计算J值以及反复选择种子点和区域生长的过程,降低了算法的复杂度,便于后期运用到图像语义标注系统中来,便于快速、高效地对图片做处理,使算法实用性更强。 2.对JSEG算法后期区域合并的方法做了改进,原JSEG算法采取的是简单的基于图像颜色直方图的合并方法,没有考虑到各个区域间的关联性。而论文中通过引入图论思想,将初始分割区域对应到图节点中来,通过图论的思想对图像进行二次分割。 3.提出了一种适用于图像语义标注的高效区域图像分割算法。经过新的分割算法分割之后,方便对图像特征进行提取,进而使用图像分类的方法对图像进行关键词的标注。实验表明,基于新的分割算法的图像语义标注系统的标注准确率比较高。

关键词：图像分割图像分类图像标注图像语义

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基于图像语义的用户兴趣建模

数据分析与知识发现 2017年第4期1卷 76-83页

作者：曾金陆伟丁恒陈海华武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉传媒学院文化管理学院武汉430205 武汉大学信息检索与知识挖掘研究所武汉430072

【目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键,利用微博用户分享的图像,提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法,旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上,使用图像的高层... 详细信息

【目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键,利用微博用户分享的图像,提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法,旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上,使用图像的高层语义表达用户兴趣特征,基于这些特征使用SVM训练得到图像语义分类器进行预测。【结果】实验结果表明,本文建立的模型能够较为准确地预测用户真实兴趣,169位用户分类的准确率达到97.38%,召回率为98.92%,F值为98.14%。【局限】由于实验图像数据集有限,未能完整地覆盖用户所有的兴趣类别。【结论】该模型能够基于用户分享的图像较为准确地预测用户兴趣,表明了图像高层语义的有效性,同时为图像高层语义应用研究提供了一定的理论和技术基础。

关键词：图像语义用户兴趣建模社交网络支持向量机

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图像语义的图形化标注和检索研究

计算机应用与软件 2008年第12期25卷 121-123页

作者：李倩倩阳爱民李心广湖南化工职业技术学院信息工程系湖南株洲412004 湖南工业大学计算机与通信学院湖南株洲412008 广东外语外贸大学信息科学技术学院广东广州510420

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... 详细信息

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。

关键词：图像语义图形化标注语义检索 MPEG-7

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基于图像语义的推荐研究

基于图像语义的推荐研究

作者：洪绪吉林大学

学位级别：硕士

互联网时至今日已经有几十年的发展历史了,互联网上的信息也有原来的单纯的文本信息发展到文本、声音、图片和视频组成的多媒体时代。多媒体信息占互联网的全部信息的比重也越来越高,然而基于文本检索的方法只能检索到互联网上很少的信... 详细信息

互联网时至今日已经有几十年的发展历史了,互联网上的信息也有原来的单纯的文本信息发展到文本、声音、图片和视频组成的多媒体时代。多媒体信息占互联网的全部信息的比重也越来越高,然而基于文本检索的方法只能检索到互联网上很少的信息,同时随着互联网井喷式发展,用户通过检索获取自己感兴趣的信息也越来越困难。本论文针对图像信息难以被有效地检索和海量数据难以被用户获取,提出基于图像语义的推荐研究。本论文研究内容分为两个部分,第一,如何有效的获取图像特征进一步获取图像的语义信息;第二,获取图像语义信息后如何将相应的信息有效地推荐给感兴趣的用户。在获取图像特征部分中,通过总结卷积神经网络发展趋势:1.卷积核小型化和模型深度化。2.增加模型宽度通过并行不同尺寸的卷积核尽可能的获取图像的特征和减少模型参数的复杂性。在Inception-ResNet-v2模型的基础上通过优化模型结构,从而提高获取图像特征的能力。在图像语义获取部分,总结循环神经网络的发展特点:模型内部分工细化和各个子单元模型相互交互。在长短期记忆模型的基础上修改其输入门、输出门、遗忘门和更新门的模型结构,从而提高获取图像语义的性能。在图像推荐部分,针对依赖用户数据推荐算法都要面对的冷启动、还有新图像无法被协同过滤推荐和相同图像去重机制这三个问题,提出改进措施:第一,针对冷启动问题本论文提出新热内容混合推荐的方式解决冷启动的问题,同时提出一套评价算法用于平衡新热内容。第二,针对无用户行为的新图像无法被协同过滤推荐的问题本论文采用基于内容推荐和协同过滤推荐相叠加的方式来解决问题,同时再引入环境因素,根据用户所在的位置、时间和天气信息推荐不同的内容,从而更好的提升推荐的效果和用户体验。第三,针对相同图像去重机制问题,本论文提出了图像热度加时间双因素的算法来保留得分最高的图像。最后,在实验部分分为两个实验,第一个评价获取图像语义实验,使用Microsoft COCO数据集以及它提供的评价标准来验证修改后的模型在性能上和之前的相比有所提升。第二个实验推荐效果使用查准率、召回率、F-measure、ROC曲线和AUC面积5种性能指标对改进后的算法进行评估,通过和之前单独使用协同过滤算法相比在性能上有较大的提升。

关键词：图像语义推荐卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网

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基于视觉语言模型的图像语义挖掘研究

图书情报工作 2013年第5期57卷 120-123页

作者：金聪刘金安金枢炜华中师范大学计算机学院武汉大学物理科学与技术学院

针对图像的特性,给出一种图像的二元视觉语言模型,在此基础上提出一种新的图像语义挖掘方法。该方法将每幅图像表示成一个由视觉单词构成的矩阵,通过计算每个视觉单词的权重,按照权重的大小对视觉单词进行选择,利用选择后的视觉单词集合... 详细信息

针对图像的特性,给出一种图像的二元视觉语言模型,在此基础上提出一种新的图像语义挖掘方法。该方法将每幅图像表示成一个由视觉单词构成的矩阵,通过计算每个视觉单词的权重,按照权重的大小对视觉单词进行选择,利用选择后的视觉单词集合,构建图像的视觉语言模型;之后,按照贝叶斯公式,建立基于视觉语言模型的图像语义挖掘方法。实验结果表明,该方法在图像语义描述能力和区分性方面是有效的,能充分反映人对图像内容的理解,具有很好的应用价值。

关键词：视觉语言模型图像语义语义挖掘性能优化

基于背景约束机制的目标识别方法及图像语义抽取

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计算机工程与设计 2016年第4期37卷 993-998页

作者：陈文杰周海英中北大学计算机与控制工程学院山西太原030051

多数图像目标识别过程只对主要目标物进行提取,再分类识别,造成图像背景信息丢失,为此提出一种背景约束机制(background restraint mechanism)下的目标识别方法。通过视觉注意模型分别提取图像的前景目标物和背景信息,实现图像的前景目... 详细信息

多数图像目标识别过程只对主要目标物进行提取,再分类识别,造成图像背景信息丢失,为此提出一种背景约束机制(background restraint mechanism)下的目标识别方法。通过视觉注意模型分别提取图像的前景目标物和背景信息,实现图像的前景目标物与背景分离,通过对背景图像信息的提取识别形成对前景目标物的概率约束。将此约束机制引入分类器中形成一种BRM_GAM(background-restraint-mechanism_Gaussian ARTMAP)分类模型,对前景目标物进行分类识别。实验结果表明,该方法有较好识别效率和时效性,符合人类认知。此外,提出一种利用GAM模型提取图像语义字典直方图,进行图像语义抽取的方法。

关键词：目标识别背景信息视觉注意模型背景约束机制图像语义

基于模糊语义的高分辨率SAR图像汽车检测算法

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电子与信息学报 2017年第4期39卷 968-972页

作者：黄勇刘芳西安电子科技大学计算机学院西安710071 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071

针对高分辨率SAR图像难于找到精确的背景杂波分布概率模型的问题,该文提出一种不需要背景杂波分布概率模型的高分辨率SAR图像自动检测汽车的新方法。该算法首先搜索场景中包含的亮区域和暗区域,其次采用模糊隶属度函数提取语义特征,筛... 详细信息

针对高分辨率SAR图像难于找到精确的背景杂波分布概率模型的问题,该文提出一种不需要背景杂波分布概率模型的高分辨率SAR图像自动检测汽车的新方法。该算法首先搜索场景中包含的亮区域和暗区域,其次采用模糊隶属度函数提取语义特征,筛选可能是汽车强散射区域的亮区域和可能是汽车遮挡区域的暗区域。再根据空间语义关系,对候选汽车强散射区域与候选汽车遮挡区域进行匹配,若匹配成功则计算它们源于同一辆汽车的隶属度。最后阈值选择高隶属度的目标进行合并输出。通过对Mini SAR图像进行汽车检测实验,表明该方法在不需要背景杂波分布概率模型的条件下仍然具有较高的检测率。

关键词：高分辨率SAR 图像处理目标检测图像语义模糊隶属度