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如何使用知识图谱对图像语义进行分析技术及应用研究

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.71 MB | 2018-11-21

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　　图像的语义分析技术一直是图像领域的研究难点之一，知识图谱作为一种智能的知识组织方式，可以帮助用户迅速、准确地查询到所需要的信息。本文首先提出了一种基于知识图谱的图像语义分析流程，然后采用了深度表达模型对图像的机构化语义信息进行描述和抽取，在此基础上研究了基于知识图谱的图像语义知识融合和加工技术，构建后的多层次图像语义模型具备管理实体关系三元组的能力、支持图谱的自动构建与多模式查询。最后基于该思路分析了图像语义分析技术在语义检索、关联分析及可视化方面等的应用，对媒体语义中的信息组织和知识管理有一定的指导意义。

　　图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体信息， 越来越受到人们的青睐，如何有效地描述和检索这些图像信息成为研究者们所关心的热点问题。尤其是随着近几年深度学习技术的日趋完善，传统的计算机视觉任务得到了前所未有的发展，提升了图像信息提取的能力。然而图像语义理解和语义分析等研究领域还停留在传统的图像信息抽取和图像标注技术上。

　　由于知识是对信息的进一步组织和抽象，符合人类活动的语义和逻辑。知识图谱技术在增进信息的组织、管理和理解领域具有巨大的应用潜力，是对图像视觉语义理解的一个行之有效的途径。相对于信息，知识能更直接地指导人的决策和行动。因此本文提出了一种基于知识图谱的图像语义分析的思路，将知识图谱技术用于构建图像的语义概念关系之中，能将完整的图像内容转换成可直观理解的结构化语言表达及可视化分析，在图像理解中起着至关重要的作用，同时还为基于语义的图像检索和多媒体关联提供了一定的解决思路。

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