典型文献
基于图像搜索与合成的图像语义理解
文献摘要：
图像语义理解是计算机视觉的重要研究领域,对于人工智能的发展具有重大的现实意义,当前大部分的方法在生成多样化的图像语义方面还存在着不足,因此提出了一种基于图像搜索的图像语义合成方法.该方法首先将图像输入搜索引擎以获得相似图像及其携带的描述;其次通过目标检测算法对图像中的目标进行识别以获得图像内目标词及目标框图像;然后计算图像相似度并比较描述文本中的目标词,利用相似度与共有目标词形成度量指标,提取搜索获得的描述文本中最符合原图像语义的文本作为基础文本;最后利用基础文本中缺失的目标词对应的文本与基础文本合成从而获得图像语义.在MSCOCO数据集上的实验结果表明,该方法借助搜索引擎与语义合成可以有效地反映图像语义,相较于其他图像语义理解算法能够更准确地识别图像中的物体,输出更全面的图像语义;对于图像中的内容能够进行更加多样化的描述.
文献关键词：
图像语义理解;图像识别;搜索引擎;图相似计算;语义合成
中图分类号：
作者姓名：
龚学尧;赵逢禹
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]龚学尧;赵逢禹-.基于图像搜索与合成的图像语义理解)[J].计算机技术与发展,2022(06):57-62
A类：
图像语义理解,语义合成,图相似计算
B类：
计算机视觉,合成方法,搜索引擎,过目,目标检测算法,框图,计算图,图像相似度,词形,度量指标,原图,MSCOCO,识别图,图像识别
AB值：
0.204627
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