4、多媒体内容语义表示：基于知识的解读与应用

多媒体内容语义表示：基于知识的解读与应用

1. 多媒体内容的基于知识的解读

多媒体解读是一个极具挑战性的问题，一直以来都受到广泛且持续的研究关注。它指的是从多媒体内容信号层面自动提取的描述，与人类所获得的相应解读之间存在不一致的情况。在这个过程中，背景知识起着核心作用，因为问题的复杂性使得纯粹的数据驱动方法严重不足以近似人类对所传达意义的感知。

1.1 基于知识的多媒体语义提取

开发基于知识的多媒体语义提取方法面临两个关键问题：
- 合适的表示形式 ：考虑到聚焦于形式语义，现有文献提出的各种选择在很大程度上受到语义网倡议的影响。本体语言如 OWL 及其逻辑基础描述逻辑（DLs）成为主流选择。DLs 不仅与 OWL 有直接关系，还因为它们是一阶逻辑的表达片段，存在可判定的推理算法。不同表示形式的表达能力决定了根据构成内容语义提取的知识类型和推理任务的适当选择。有些方法采用混合方案，结合多种表示形式。不过，在某些情况下，更直观的形式最终会占上风。
- 所需知识信息 ：这与对多媒体语义的理解密切相关。不同方法的一个共同特点是，所使用的知识不仅为分析和提取过程提供支持，还为生成的内容注释提供词汇和语义。这使得能够在语义层面进行内容管理服务，如搜索、检索、过滤等。这个词汇表不一定局限于特定领域的描述，还可能包括其他方面，如内容结构。知识和推理在提取过程中的任务大致分为三类：
- 将自动提取的特征转换为语义实体。
- 基于语义实体之间的逻辑关联提取更高抽象层次的描述。
- 指定控制策略，即分析过程本身的步骤和参数。

目前大多数方法主要考虑将自动