视觉感知与语义关联在图像理解中的应用

"该资源是一篇发表在《小型微型计算机系统》2014年第4期的研究论文，由周海英和穆志纯两位教授合作完成。论文受到国家自然科学基金和山西省自然科学基金的支持，主要探讨了图像理解中的视觉感知与图像的关联组织问题。" 在图像理解领域，视觉感知与图像的关联组织是至关重要的环节。本文通过深入研究人类的认知行为过程，旨在模拟这一过程以提升图像理解的效率和准确性。作者提出了一种方法，即通过对注意力焦点附近的图像片段进行视觉关联学习，建立起视觉特征与语义特征之间的感知联系。这种联系使得图像的视觉感知行为和理解认知行为能够相互配合，形成一个整体。 论文中提到，他们结合了自底向上的特征映射（从图像的基本元素出发）和自顶向下的语义判定（基于高级概念和上下文信息），构建了一个图像与语义类别之间的基础框架联系。这种方法有助于更准确地理解和解析图像内容。 在实际应用中，通过用户的查询反馈，可以动态地调整和重组图像数据。保留与查询要求正相关的图像，剔除负相关的图像，从而适应不同的查询需求。实验结果显示，这种多层次语义群组关联和多框架协同的方法能够在原有的框架组织下有效复用结果，强化了视觉感知、语义理解和查询案例之间的联系，满足了图像检索的灵活性要求。 关键词包括：图像理解、视觉感知、语义关联和图像组织，这四个关键词概括了论文的核心研究内容。文章的中图分类号和文献标识码则表明了其在计算机科学和技术领域的专业定位。 这篇研究论文对于理解如何利用视觉感知和语义关联来改进图像理解算法，以及如何动态适应用户查询需求具有重要的理论价值和实践意义。它不仅在图像检索技术上有所创新，而且在模拟人类认知过程方面提供了新的思考方向。