《과학자, 기술자들은 인민경제를 과학화하는데서 나서는 과학기술적문제를 풀기 위한 과학연구사업을 심화시켜 모든 부문의 생산과 경영활동을 새로운 과학적토대우에 올려세워야 하겠습니다.》 (
의미적인 화상서술은 화상들이 담고있는 내용에 대한 지식의 표현을 말한다. 의미적인 화상분할을 위하여서는 화상지식을 적절히 표현하여야 하며 화상에 포함되여있는 지식을 얻어내야 한다.
지식표현방법에는 보통 두가지 방법이 있다. 특징에 기초한 방법과 구조에 기초한 방법이 있다. 화상내용에 대한 사람의 인식은 화상에 포함되여있는 대상들과 그것들사이의 관계에 기초하여 이루어진다. 화상내용을 간단한 특징들(례를 들어 수값이나 벡토르, 행렬)만 리용하여 서술하면 화상을 의미적으로 완전히 처리할수 없게 된다.
우리는 화상지식을 여러가지 자료형태(례를 들어 수값과 벡토르, 행렬, 문자, 문장)를 가지고 표현할수 있다는것을 고려하여 일반화모임을 리용하여 의미적인 화상분류를 진행한다. 이것은 화상에 대한 리해에서 의미간격을 줄이는 중요한 방도이다.
우리는 여러가지 자료형태(벡토르, 문장, 기호)들을 가지는 화상서술모형을 제기하고 화상들사이의 의미적인 류사성척도를 정의한다. 이것은 화상지식에 대한 벡토르나 그라프에 기초한 서술방법보다 의미적인 서술방법으로 된다. 일반화모임에 기초한 화상서술모형에 의하여 우리는 각이한 공간에서 수행되는 의미적인 류사성계산방법을 제기하며 그것들을 하나의 형태로 통합한다.
우리는 의미적인 거리에 기초한 다중SVM분류기를 리용하여 화상분류방법을 제기한다. 여기서 여러류형분류문제를 풀기 위하여 SVM의 1대 나머지방식을 리용한다. 이때 벡토르거리를 대신하여 화상들사이의 의미적인 거리를 리용하여 구성되는 RBF핵함수를 리용한다.
제안한 화상서술모형은 화상의 내용을 보다 완전하게 표현하며 사람의 인식과 류사하다.
실험결과는 의미적인 류사성척도에 기초한 화상분류방법이 분류정확도를 높이였다는것을 보여주었다.
