《基於網路知識和人工知識的圖像語義建模方法研究》是依託中國科學技術大學，由田新梅擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於網路知識和人工知識的圖像語義建模方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：田新梅
- 依託單位：中國科學技術大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
隨著Internet技術的發展，網際網路上的圖像數量飛速增長。針對如何利用豐富的網路圖像資源實現基於語義的圖像檢索和管理，本課題致力於研究基於網路知識和輕量人工知識的圖像語義模型學習關鍵技術。本課題擬從網路知識的獲取出發，首先利用圖像搜尋自動蒐集網路圖像作為語義模型的訓練數據，解決傳統語義模型學習中訓練數據不足的問題；然後針對網路知識噪聲大的特點，提出網路知識的質量評估概念，用於定量分析網路知識的可靠性，同時研究基於多樣化重排序和多源知識融合的網路知識的質量改進方案；在網路知識質量差時引入輕量人工知識進行輔助，針對人工標註代價高的特點，提出高效的主動樣本選擇方案，用儘量少的人工標註量獲取最多的信息；最後探討如何充分利用網路知識和人工知識各自特點的圖像特徵表達和機器學習問題，全面分析圖像語義模型學習中的關鍵問題。本課題將有力推動圖像語義理解和網路知識挖掘的基礎理論和技術研究。
結題摘要
為了實現對網際網路上快速增長的海量圖像進行有效的管理，本項目致力於研究如何利用豐富的網路圖像資源實現基於語義的圖像檢索。本項目的研究思路是結合大量網路知識和輕量人工知識進行圖像語義模型學習來解決圖像語義建模中的關鍵問題。主要研究內容包括：（1）網路知識的獲取。利用圖像搜尋自動蒐集網路圖像作為語義模型的訓練數據，解決了傳統語義模型學習中訓練數據不足的問題。（2）網路知識質量評價。針對網路知識噪聲大的特點，提出了網路知識的質量評估概念，用於定量分析網路知識的可靠性。（3）網路知識質量改進。提出了基於多樣化重排序的網路知識的質量改進方案。（4）圖像語義建模。研究了如何充分利用網路知識和人工知識各自特點的圖像特徵表達和機器學習問題，全面分析圖像語義模型學習中的關鍵問題。經過三年的研究，本項目取得了一系列研究成果，在圖像檢索結果質量評價、圖像檢索重排序、機器學習和圖像分類等方面都取得了不錯的研究進展，相關研究成果發表在國際著名期刊和會議等。這些成果將有力推動圖像語義理解和網路知識挖掘的基礎理論和技術研究。
