基于语义检索的知识图谱

9.3.6　有待研究的问题

基于语义的图像检索，融合了基于内容特征的图像检索，还提供了更高层的语义信息的处理和检索，明显提高了检索效率。它是图像检索系统发展的必然趋势，也是目前图像检索领域中热点研究课题之一。目前国外如微软与IBM，国内如中国科学研究院、清华大学、南京大学、浙江大学都有一定的研究，但实用的系统还未出现，基于语义的图像检索还存在着许多挑战性的研究任务。

(1)图像语义的自动提取

本系统采用了MPEG-7标准的XML描述语言，在标注系统中主要是采用人工方法提取和标注图像语义信息，这是开发实用系统的最大障碍。因此，研究自动化的语义提取和标注方法，是图像处理的主要难题，也是瓶颈问题。

(2)利用相关反馈技术提高检索效果

虽然高层语义特征的提取并与低层特征的结合，在一定程度上提高了图像检索的效果，然而检索系统的性能还是不太令人满意，其主要原因是:①用户的需求表达不充分;②计算机提取的图像信息与用户所使用的词之间存在一定的差异;③不同的用户对相同的图像的认识差异也很大。因此，许多系统在检索过程中都通过用户的相关反馈，来逐渐提高检索的结果。借鉴文本信息检索的方法，我们在系统中也引入了相关反馈来修改用户提交的查询，使修改后的查询逐步接近用户真正的需求，以提高系统的性能。但是，大多数相关反馈并不具有记忆能力，每次反馈后的结果只能提高本次查询结果。因此我们引入了语义网络和学习功能，把每次反馈的结果记录到语义网络中，使检索的效果随着使用次数的增加而逐步提高。

参考文献

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