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Using multiple domain visual context in image analysis

机译:在图像分析中使用多域视觉上下文

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摘要

In this paper we propose an algorithm to improve the results of knowledge-assisted image analysis, based on contextual information. In order to achieve this, we utilize fuzzy algebra, fuzzy sets and relations, towards efficient manipulation of image region concepts. We provide a novel context modelling, based on the OWL language, using RDF reification. Initial image analysis results are enhanced by the utilization of domain-independent, semantic knowledge in terms of concepts and relations between them. The novelty of the presented work is the context-driven re-adjustment of the degrees of confidence of the detected concepts produced by any image analysis technique, utilizing a domainindependent ontology infrastructure to handle the knowledge, as well as multiple application domains. © 2007 IEEE.
机译:在本文中,我们提出了一种基于上下文信息来改进知识辅助图像分析结果的算法。为了实现这一点,我们利用模糊代数,模糊集和关系来有效地操纵图像区域概念。我们基于OWL语言,使用RDF修正提供了一种新颖的上下文建模。通过在概念和它们之间的关系方面利用与领域无关的语义知识,可以增强初始图像分析结果。提出的工作的新颖性是利用任何领域独立的本体基础结构来处理知识以及多个应用领域,对任何图像分析技术所产生的检测概念的置信度进行上下文驱动的重新调整。 ©2007 IEEE。

著录项

  • 作者

    Mylonas, P; Avrithis, Y;

  • 作者单位
  • 年度 2007
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 入库时间 2022-08-20 21:06:02

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