基于Mpeg--7的图像多层次语义知识库的构建

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1、体内容描述标准Mpeg一7进行了修改和扩展——S劬c眦上，针对当前Topology结构可能引起的不一致问题，提出了其描述的合适粒度；Semantic方面，结合WordNet将Object具体化到狗类对象，增加了情太原理工大学硕士研究生学位论文感语义SemanticEmotion以多角度描述图像情感；UserInteraction部分从用户个性和图像内容两个方面确定了图像个性化情感的描述因子，提出了图像多层次语义内容的Mpeg一7框架。3)针对当前图像库中图像独立于DBMS方式的不足，结合图像语义内容的特点，采用对象

2、一关系数据库(Object—ReleatedDatabase，ORDB)技术在Oracle9i下进行了实现。4)采用颜色直方图中各色彩分量的像素数目作为特征向量可避免小数，’方便数据存储；以世界犬业联盟(TheFedermionCynologiqueIntemationale，FCI)标准为依据，结合知识描述的思想、本体构建的方法，提出了狗类数据处理的5个步骤，并确定了狗类对象的描述内容及其相应的取值范围；设计完成了图像情感数据采集的PAD、正中负、Ekman实验，并根据其数据特点提出了各模型下公共情感及个性化情感

3、处理的思想和步骤。对图像进行相应的数据处理，形成了一个拥有188幅狗类图像的包含颜色、对象内容及公共情感数据的图像多层次语义数据库。5)设计实现了基于该多层语义图像库的图像检索系统，同时以传统关系数据库方式在Oracle9i下进行了实现，采用Oracle客户端和专用检索系统分析对比了在传统关系数据库实现方式和ORDB实现方式下的检索效率，分析验证了该图像库设计框架和实现技术的正确性和优越性。关键字图像语义，个性化情感，Mpeg一7，0RDB，图像库II太原理工大学硕士研究生学位论文—————————————————

4、————————————————————————————————一CONSTRUCTIoNoFMULTI—LAYERSEMANTICIMAGEDATABASEBASEDONMPEG．7ABSTRACT218‘centuryistheearwithscienceandtechnologyrapidlydevelopedandagreatdealofmultimedia．Resently,asaspecialformofknowledge，thecontentofimagehasbeenstudiedwidelywit

5、habundantachievementinfeatureextraction，imageretrieve，affectivecomputingespecially．Butthebottleneckproblemsinimagestudystillpersist，representingasdifficultyinobjectrecognitionanddescription，serious“semanticgap"inimageretrieve，nosecurityinimagestorage，andlackof

6、resourcesinthemodelsandmethodvalidation．Thestudyonlowerfeatures，objectandemotionofimagesisdonerespectively,withscattered，isolatedandincompleteimagesemanticandno—unifiedimageresourcedatabase．Itisthepressingproblemandindemnityforfurtherdevelopmentthathowtorecogn

7、ise，describeandunderstandimageroundly,providethebasicresourcelibrarywithhighsecurityforimagestudy．Simultaneously,theresearchisalsosupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationof‘‘researchofpersonalizedimageemotionannotationandontologylibrarybasedonIMRI(609700

8、59)"．ThestudyaddressedtheproblemsofpresentImageDatabasewithincompleteimagesemantics，no—unifiedcontentdescriptionstandardandnosecurity,inwhichimagesisindependentofDBMS．Theresearchan