形式概念分析驱动的图像场景语义标注优化模型

本文探讨了一种基于形式概念分析（Formal Concept Analysis, FCA）的图像场景语义标注模型，旨在构建一个高效的视觉词典来精确表达图像场景的语义，并提升场景语义标注的性能。研究始于将训练图像集合初始视觉词典抽象为形式背景，这一阶段通过信息熵来量化每个视觉单词的重要性，以此作为后续分析的基础。 FCA方法首先构建了针对不同场景类别的概念格结构，概念格是一种数学工具，能够有效地组织和分析数据中的模式和关系。通过对视觉单词权重的均值分析，该模型确定了在概念格中各个组合视觉单词对标注场景图像的相对贡献。然后，通过设定类别视觉词典生成的阈值，模型能够在格结构层次上筛选出最能代表各类场景语义的视觉词。 在实验部分，作者使用了Fei-Fei Scene13类自然场景图像数据集进行测试，与Fei-Fei方法和Bai方法进行了性能比较。结果显示，当参数β设置为0.05，γ设置为15时，基于FCA的方法在场景语义标注的分类精度上表现更优。这表明该模型在处理图像语义理解和场景标注任务时具有显著的优势，尤其是在考虑到视觉词汇的权重和场景类别特性的结合方面。 关键词包括形式概念分析、内涵权重、视觉词袋、类别视觉词典以及场景语义标注，这些关键词揭示了本文的核心研究内容和方法论。这项研究为图像理解和计算机视觉领域提供了新的视角和实用的工具，对于提高图像处理的智能化和准确性具有重要的理论价值和实际应用潜力。