叙事型图像语义标注模型研究

发布时间：2018-06-10 08:29

  本文选题：叙事型图像 + 故事情节　； 参考：《中国图书馆学报》2017年05期

【摘要】：由于叙事型图像对时空语义信息表达的特殊性,目前叙事相关的语义模型并不适合直接用于该类型图像的语义标注。针对这一问题,本文设计了一个适用于叙事型图像的深度语义标注本体模型。该模型借助模块化本体设计思想,结合开放标注协同框架(OAC),以情节、实体、活动、情境为核心,解决了叙事型图像时空信息组织表达以及叙事模型和标注信息映射的问题。使用嵌入该标注模型的图像语义标注工具,对敦煌壁画进行语义标注实验,验证了该模型的可靠性和可用性。但是叙事型图像中情节的划分存在不同的见解,给情节提取和标注带来了不确定性,这是图像深度语义标注面临的挑战。
[Abstract]:Because of the particularity of narrative images in expressing temporal and spatial semantic information, the current narrative related semantic models are not suitable for semantic tagging of this type of images. To solve this problem, this paper designs a depth semantic annotation ontology model for narrative images. With the help of modularization ontology design idea and open label cooperative framework, the model solves the problems of narrative image spatio-temporal information organization expression, narrative model and tagging information mapping with plot, entity, activity and situation as the core. An image semantic annotation tool embedded in the annotation model is used to test the semantic annotation of Dunhuang murals and verify the reliability and availability of the model. However, there are different views on plot division in narrative images, which brings uncertainty to plot extraction and annotation, which is a challenge for image depth semantic annotation.
【作者单位】： 武汉大学信息资源研究中心;
【基金】：教育部人文社科重点研究基地重大项目“大数据资源语义表示与组织——面向文化遗产领域”(项目编号:16JJD870002);教育部“新世纪优秀人才”基金项目“文献信息结构与语义组织方法研究”资助成果之一~~
【分类号】：G254
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本文编号：2002591