基于本体的视频语义检索系统：架构与算法深度探讨

本文探讨的是"基于本体的视频语义检索系统研究"（VoI.30 No.3, 2010年3月），由徐峰和郑权两位作者在中国科学技术大学的研究背景下提出。论文的核心关注点在于利用本体论（ontology）在视频内容检索中的应用，以解决传统方法中的"语义鸿沟"问题，即通过提升对视频内容深层含义的理解和挖掘，从而提高内容的利用率和检索效率。 在研究中，作者构建了一个名为OVSR（Video Semantic Retrieval System）的系统，其本体架构巧妙地融合了领域本体、视频本体和核心本体，这增强了系统的扩展性和交互性。这种集成使得系统能够处理复杂且多样的视频内容，并能够进行精准的语义匹配。通过本体的标注功能，系统能够识别和标记视频中的关键概念和关系，而推理能力则使得系统可以根据这些标记推断出更多的潜在意义，从而构建层次化的语义索引。 论文详细阐述了OVSR的架构设计，包括如何定义和组织视频语义模型，以及如何建立相应的索引模型，确保查询过程的高效和精确。查询重写算法是研究的重要部分，它允许用户以更自然的语言表达查询意图，而不必受限于系统预设的关键词或标签。同时，文中也涉及了本体推理算法，这是实现语义理解的关键技术，通过推理机制，系统能够理解和响应用户的复杂查询，提供更加符合用户期望的结果。 关键词方面，"本体"（ontology）、"语义索引"（semantic indexing）、"推理能力"（reasoning capability）、"查询重写"（query rewriting）和"索引模型"（index model）是贯穿全文的核心概念，它们共同构成了论文的技术基础和研究重点。 这篇文章提供了深入研究视频内容语义检索的方法论，对于视频搜索、信息检索、人工智能等领域具有重要的理论和实践价值，为未来多媒体内容管理和检索技术的发展开辟了新的方向。