Разработка подхода к индексации смыслового содержания графической информации на принципах онтологического инжиниринга
Автор: Чуприна С.И., Никифоров В.А.
Журнал: Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика @vestnik-psu-mmi
Рубрика: Информатика. Информационные системы
Статья в выпуске: 3 (22), 2013 года.
Бесплатный доступ
Описано применение методов онтологического инжиниринга для построения семантического индекса графической информации. Онтологии используются в процессе построения семантического индекса изображений для учета смыслового содержания графической информации в терминах естественного языка в виде, пригодном для автоматической обработки. Описанный подход в перспективе может стать основой для разработки полноценной системы семантического поиска изображений.
Семантический поиск изображений, поиск по смыслу, фической информации, онтологический инжиниринг
Короткий адрес: https://sciup.org/14729859
IDR: 14729859 | УДК: 004.89:004.4
Using ontological engineering methods to improve graphical resources indexing for sensible searching
This paper describes the ontological engineering methods to develop graphical resources' index for sensible searching. Ontologies are used to the designing of the semantic index of images to account for the semantic content of the graphics information in a natural language terms in a form suitable for automatic processing. Our approach is a candidate to become the basis for the development of a practically useful system of semantic image retrieval.
Список литературы Разработка подхода к индексации смыслового содержания графической информации на принципах онтологического инжиниринга
- Squiggle: a semantic search engine for indexing and retrieval of multimedia content/I. Celino, E.D. Valle, D. Cerzza, A. Turati//Proceedings of SAMT. 2006. P. 20-34.
- Michael W. Berry and Murray Browne. Understanding search engines. Mathematical Modeling and text retrieval. (University of Tennessee, 1999). Р. 30-40.
- Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учеб. пособие. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.
- Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. СПб: Питер. 2001.
- Kiryakov A. Semantic Annotation, Indexing, and Retrieval/Popov B., Ognyanoff D., Manov D., Kirilov A., Goranov M.//Ontotext Lab. 2004.
