场景图驱动的语义概念在图像字幕中的应用

需积分: 9 0 下载量 145 浏览量 更新于2024-08-26 收藏 632KB PDF 举报
本文主要探讨了"使用基于场景图的语义概念进行图像字幕生成"这一主题,它在计算机视觉领域具有重要意义。相较于传统的图像字幕生成方法,该研究创新性地考虑了高级别语义概念之间的共现依赖,并提出了一种结合场景图的语义表示来进行图像描述的新方法。场景图作为一种中间表示形式,将图像字幕任务分解为两个阶段:概念认知和句子构造。 首先,作者构建了一个包含丰富语义概念的词汇表,这有助于捕捉图像中的关键元素及其关系。在这个阶段,他们利用卷积神经网络(CNN)来提取图像特征,然后通过循环神经网络(RNN)处理这些特征并结合支持向量机(SVM)进行概念序列生成。生成的场景图表示被转换为一个比特向量,作为进入下一个阶段——句子构造的输入。 在句子构造阶段,RNN进一步整合这些概念,并生成连贯、符合语境的自然语言描述。这种方法的优势在于,它不仅能够识别图像中的物体,还能理解它们之间的空间关系和事件关联,从而提升字幕的质量和准确性。 实验结果在大规模的MSCOCO数据集上进行了评估,结果显示,该方法在与现有最先进的图像字幕生成技术相比较时,性能表现出竞争力甚至有所超越。这项研究的重要贡献在于,它将场景图的结构信息融入到图像字幕生成过程中,为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供了一种新颖且有效的解决方案。 研究的关键概念包括计算机科学与技术方法论中的人工智能、计算机视觉、特别是对象识别问题的解决策略。通过这种方法,研究人员旨在推动图像理解能力的提升,为未来的智能交互和辅助描述应用奠定坚实的基础。