图像语义标注方法研究与实时系统实现

"这篇论文主要探讨了图像语义标注方法及其系统实现，作者为卢祖友，导师为章毅，属于电子科技大学计算机软件与理论专业的硕士论文，完成于2009年5月1日。" 在当前信息化时代，随着网络、多媒体和数据库技术的快速发展，图像等多媒体数据的应用越来越广泛。传统的文本基础图像检索已经无法充分满足用户需求，而基于内容的检索尽管考虑了图像的视觉特征，但仍然存在“语义鸿沟”，即图像的底层特征与语义含义之间的差距，这使得按语义检索图像变得困难。因此，图像的语义表示和检索机制成为研究重点，其中图像语义标注是关键环节。 论文主要研究了一种名为RALIP（Real-time Automatic Linguistic Indexing of Pictures）的实时图像语义标注方法。RALIP涉及以下几个方面：非欧式空间的图像相似性度量用于比较图像间的相似性；D2聚类（Discrete Distribution [D2] Clustering）是一种机器学习算法，用于将图像分组；MM混合模型（Mixture Model）则用于建模图像的不同特征；此外，还采用了基于模型的实时标注方法，以快速高效地对图像进行语义标记。 论文还提出了一种基于不确定性推理融合标注结果的新方法，即通过单个特征训练模型对图片进行标注，然后利用不确定性推理来整合不同特征的标注结果。实验结果显示，这种方法在大多数情况下能够有效地标注图像。 此外，论文还设计并实现了实时图像语义标注系统，该系统包括模型训练子系统和图像标注子系统，两者相对独立，前者可以离线训练图像获取模型，后者在线运行，实现实时标注功能。 关键词涵盖了图像检索、图像标注、D2聚类以及MM混合模型，这些是本文研究的核心技术。 这篇论文深入研究了图像语义标注技术，不仅分析了现有的RALIP方法，还提出改进方案并付诸实践，对于推动基于语义的图像检索和理解具有重要意义。