基于形式概念分析的唐卡图像关键区域语义相似度计算方法

本文主要探讨了唐卡图像中的关键区域对象概念的语义相似度计算问题。唐卡，作为一种富有深厚宗教和文化内涵的艺术形式，其图像中的特定区域往往承载着重要的信息和象征意义。对于这类图像的高级别语义检索，精确理解和量化关键区域对象的概念相似性是至关重要的。为此，研究者郭晓然和王维兰利用形式概念分析（Formal Concept Analysis, FCA）这一理论工具，提出了一个创新的方法。 首先，他们从唐卡图像中提取出关键区域的对象概念，并收集一系列相关的语义关键词作为形式背景，构建概念格（Concept Lattice）。概念格是一种数据结构，能够直观地表示概念之间的层次关系和包含关系，使得语义相似度的计算更为准确。在概念格的基础上，通过比较不同概念的上下文关联，即它们在语义空间中的共现情况，计算出两个关键区域对象概念之间的语义相似度。 实验结果显示，这种方法得到的计算结果与人工判断的高度吻合，这证明了该算法的有效性和可行性。通过这种计算，可以有效地提高唐卡图像检索的精度，帮助研究人员和爱好者更深入地理解图像的内在含义，同时也为图像内容的自动标注、分类和检索提供了技术支持。 这项工作不仅提升了唐卡图像处理的理论水平，也为文化遗产的数字化保护和传承提供了有力的数学支持。在未来的研究中，这个方法可能被进一步拓展应用到其他领域，如艺术、考古和人工智能图像理解等，推动跨学科的交融发展。