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基于领域本体的语义图像检索研究的任务书
一、背景
随着图像技术和设备的不断发展，越来越多的图像被创建和存储。大量的图像数据堆积在互联网上，对图像检索技术带来了挑战和机遇。目前，基于文本信息的图像检索方法已经被广泛的研究和应用，但是这种方法需要人工标注关键词或者描述性语言，耗费时间和精力。因此，近年来，基于领域本体的语义图像检索方法开始被研究和应用。
二、任务描述
本任务要求研究基于领域本体的语义图像检索方法，主要任务包括以下几个方面：
1.收集领域本体和图像数据集
收集与本体领域相关的词汇、概念、语义关系等知识构建领域本体，并从网络上获取与本领域相关的图像数据集。
2.领域本体与图像数据集的建立
将领域本体中的概念和图像数据集中的图像进行一个对应，即标注每个图像所代表的概念。
3.分类器的构建
将图像分为不同的类别，通过对图像特征的提取和分类器的构建，实现图像分类。
4.图像检索
通过对用户查询输入进行语义解析和匹配，实现图像库中图像的检索。
5.性能评估
对于检索结果进行评估，获取准确度、召回率等性能指标。
三、研究内容
1.领域本体的建立
收集领域本体所需要的语义信息，并使用专业工具（如Protégé）构建领域本体，并进行验证和修订。
2.图像数据集的选取和建立
选取与领域相关的的图像数据集，并对每个图像进行标注，构建领域特定的图像数据集。
3.特征提取
通过图像处理技术，提取图像的特征，如颜色、纹理、形状等特征，以便于分类器对不同类别的图像进行识别和分类。
4.分类器的构建
通过机器学习技术构建分类器，包括SVM、BP神经网络、决策树等，以分类不同类别的图像。
5.图像检索技术
通过检索算法，对用户查询输入进行语义解析和匹配，实现对图库中图像的检索。
6.性能评估
对于检索结果进行评估，获取准确度、召回率等性能指标，以检验方法的优劣和可行性。
四、研究意义
基于领域本体的语义图像检索方法是一种新型的图像检索方法，相较于传统的基于文本信息的方法，该方法在语义理解上更加准确和深入，能够更好地满足用户查询需求。该方法的优点在于：
1.更加准确的语义理解
基于领域本体的语义图像检索方法避免了传统文本信息检索需要人工标注关键词或描述性语言的繁琐过程，从XML、OWL等本体中可以准确获取并理解图像背后的语义信息，从而提供更加准确的检索结果。
2.更加灵活的需求满足
基于领域本体的语义图像检索方法可以根据用户实际需求，提供多种不同的查询模式，如按颜色、纹理、形状等进行查询，以满足用户不同的需求。
3.更加广泛的应用领域
基于领域本体的语义图像检索方法可以应用于各种领域和行业，如医学图像诊断、安防图像分析、广告推送、电商智能推荐等，具有广阔的应用前景。
五、参考文献
1.宋丹.基于本体的知识语义图像检索研究[D].南京：南京邮电大学，2015.
2.MaYJ，SunX，TianQ.Anovelimagesemanticretrievalmethodbasedonontology[C]//2015IEEEInternationalConferenceonComputerandInformationTechnology;UbiquitousComputingandCommunications;Dependable,AutonomicandSecureComputing;PervasiveIntelligenceandComputing.IEEE,2015:1046-1051.
3.张婉茵,侯云媛,李思,等.基于本体的图像检索综述[J].光电子·激光,2018,29(7):1071-1077.
4.黄震,林才能,朱中奇.基于本体的图像检索综述.计算机研究与发展,2013,50(2):263-277.