基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注改善算法研究的開題報告

基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注改善算法研究的開題報告一、選題背景與意義如今，數(shù)碼相機(jī)和智能手機(jī)等成像設(shè)備的普及和智能計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，讓我們可以輕松地創(chuàng)造和記錄海量圖片數(shù)據(jù)，因此解決如何高效地處理和管理這些圖片數(shù)據(jù)已經(jīng)變成了一個全球性的熱點問題。其中，圖像標(biāo)注是一項非常重要的任務(wù)。通過給圖像做標(biāo)注，我們可以將圖像轉(zhuǎn)化為計算機(jī)能夠理解的形式，便于管理、檢索和應(yīng)用。然而，由于過多的標(biāo)注數(shù)據(jù)，標(biāo)注任務(wù)對人力和時間資源的需求量很大，因此如何高效并正確地完成圖像標(biāo)注任務(wù)成為了本領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。自從深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)以來，基于深度學(xué)習(xí)的圖像標(biāo)注方法逐漸受到了廣泛關(guān)注和研究。其中，基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點之一。該方法主要通過將圖像分割為不同的物體區(qū)域，然后對這些區(qū)域進(jìn)行特征提取，最后利用這些特征去推斷每個區(qū)域所代表的意義，實現(xiàn)圖像標(biāo)注的任務(wù)。與傳統(tǒng)的標(biāo)注方法相比，基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法不僅可以減輕標(biāo)注人員的工作負(fù)擔(dān)，還可以得到更加準(zhǔn)確的標(biāo)注結(jié)果。因此，該方法在自動標(biāo)注、視覺檢索、語義分析等各領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用。雖然基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法已經(jīng)在實踐中得到了驗證，但它仍然面臨著一些問題，其中最主要的問題是如何準(zhǔn)確地捕捉物體的語義信息。目前，主要的研究工作集中在在提高分類和識別準(zhǔn)確性的同時提高標(biāo)注質(zhì)量上，但是標(biāo)注的語義豐富性還是相對較弱的。因此，需要進(jìn)一步研究如何提高基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法的語義豐富性，從而更好地完成標(biāo)注任務(wù)。二、研究的內(nèi)容和方法本次研究的主要內(nèi)容是基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法的改善，解決當(dāng)前基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法對語義信息不夠豐富的問題，提高標(biāo)注方法的語義準(zhǔn)確性。具體研究內(nèi)容包括：1.基于多層次特征提取的圖像區(qū)域分割算法針對目前基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法存在的多個物體區(qū)域無法識別的問題，本研究將提出一種基于多層次特征提取的圖像區(qū)域分割算法。該算法主要通過使用不同尺度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進(jìn)行多層特征提取，然后將這些特征進(jìn)行融合，最終得到每個物體區(qū)域的語義信息。2.基于情境知識的語義推斷算法針對目前基于內(nèi)容的圖像標(biāo)注方法存在的無法準(zhǔn)確捕捉物體語義信息的問題，本研究將提出一種基于情境知識的語義推斷算法。該算法主要通過使用知識庫中的相關(guān)語義信息來推斷圖像中每個物體區(qū)域所代表的語義。本研究將主要采用深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)特征提取和知識庫推理等方法進(jìn)行研究。具體實驗流程為：在實驗數(shù)據(jù)集上進(jìn)行圖像分割和特征提取工作；構(gòu)建知識庫，提取相關(guān)領(lǐng)域中的語義信息，結(jié)合特征表示完成物體的語義映射；對新的圖像進(jìn)行語義推斷和標(biāo)注，評估算法的性能。三、預(yù)期研究結(jié)果本研究的預(yù)期研究結(jié)果包括：1.提出一種基于多層次特征提取的圖像區(qū)域分割算法，有效地解決多個物體區(qū)域無法識別問題，明顯提高圖像標(biāo)注的準(zhǔn)確性。2.提出一種基于情境知識的語義推斷算法，有效地解決物體語義信息不夠豐富問題，深入挖掘圖像中的語義信息，顯著提高圖像標(biāo)注的語義準(zhǔn)確性。3.在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，驗證所提出算法相比當(dāng)前經(jīng)典算法的性能提升。四、進(jìn)度安排本研究計劃的進(jìn)度安排如下：第一年：完成研究課題論文的開題報告，總結(jié)前沿技術(shù)和相關(guān)研究現(xiàn)狀，構(gòu)建研究方案。第二年：完成多層次特征提取的圖像區(qū)域分割算法的設(shè)計和實現(xiàn)，并完成評估指標(biāo)的確定和評估實驗。第三年：完成基于情境知識的語義推斷算法的設(shè)計和實現(xiàn)，并完成評估指標(biāo)的確定和評估實驗。第四年：開展本文所提出算法的性能評估和實驗數(shù)據(jù)的搜集并完成畢業(yè)論文。五、參考文獻(xiàn)1.孫慶林.基于多尺度特征的深度學(xué)習(xí)圖像分割算法[J].電子設(shè)計工程,2016(18):77-81.2.ChoiSungwook,KimBo,KimNamhoon,etal.Context-basedimageinterpretationusingconvolutionalneuralnetworks[J].IEEETransactionsonMultimedia,2017,19(11):2459-2473.3.LiH,TianY,HuangT,etal.Semanticunderstandingofscenesthroughtheade20kdataset[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017:5187-5196.4.LinTY,MaireM,BelongieS,etal.Microsoftcoco:Commonobjectsincontext[C]//Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Cham,2014:740-755.6.ZhangL,LiangX,LiY,etal.Harvestingdiscri