四层树状语义模型在场景语义识别中的新应用

"该文提出了一种基于四层树状语义模型的场景语义识别方法，旨在提高识别率和描述能力，同时降低时间复杂度。这种方法融合了基于底层特征和基于视觉词包模型的两种传统方法的优点。四层模型包括视觉层、概念层、关系层和语义层，分别对应图像的底层特性、场景物体的名称、物体间的关系以及场景的高层语义。通过数据挖掘和计算相似度来构建和利用这些层次，以实现更准确的场景分类和语义描述。实验结果显示，新方法在识别效果和效率上有所提升，且能提供场景的高层语义信息。" 在场景语义识别领域，传统的方法主要有基于底层特征和基于视觉词包模型两种。基于底层特征的方法依赖于图像的低级特征，如颜色、纹理和边缘，但其缺点在于缺乏语义信息，识别过程时间复杂度较高。而基于视觉词包模型的方法虽然可以处理大量数据，但识别率通常较低。为了克服这些局限性，研究者提出了一个创新的四层树状语义模型。 首先，视觉层是从训练样本中提取图像的基本特征，如颜色、颜色层次和轮廓。这些特征用于后续的概念层构建。概念层是通过找出同类场景中物体名称的交集，也就是“概念单词”，来捕捉场景中的主要实体。这一层的构建有助于提高识别的语义准确性。 接着，关系层的构建依赖于统计概念单词的频率和应用位置关系关联规则的数据挖掘。这一步骤揭示了场景中物体之间的空间布局和相互作用，进一步增强了识别的精确性。 最后，语义层的构建是通过计算关键概念单词与PSB标准模型语义属性分类树的语义相似度。这一层赋予了场景识别结果以高层语义，能够描述场景的抽象概念和含义。 在测试阶段，新方法首先计算测试样本的底层特征，然后通过视觉层的检索找到相关概念单词。结合概念单词的频率和位置关系关联规则，进行场景分类。识别结果由场景分类、场景高层语义和场景概念单词共同组成，提供了丰富的场景描述。 实验证明，基于四层树状语义模型的识别方法在提高识别率和降低识别时间方面取得了积极效果，而且具备描述场景高层语义的能力。这种方法的应用有助于推动场景理解技术的发展，尤其是在智能系统、图像分析和人工智能等领域。