23、语义图像和视频标注工具综述

语义图像和视频标注工具综述

在当今的信息时代，图像和视频资产蕴含着极其丰富的信息，广泛应用于各种信息管理任务中。然而，要实现智能的知识管理服务，以满足用户对多媒体内容的有效访问和管理需求，语义标注起着至关重要的作用。本文将详细介绍语义图像和视频标注工具，包括评估工具的标准以及一些知名的图像标注工具。

1. 引言

多媒体研究的核心挑战在于如何让用户根据内容的含义来访问多媒体，这就是所谓的语义鸿沟。目前，自动内容分析和理解技术在很多情况下能够以令人满意的精度检测出语义概念，如人物、建筑、自然场景与人造场景等。但在处理通用领域或增加支持概念的数量时，其性能表现差异很大。因此，手动生成内容描述对于实现智能内容管理服务具有重要意义，而且在自动内容分析的评估和训练任务中，手动构建的描述也不可或缺。

语义描述的可用性并不足以有效管理多媒体内容，信息共享、交换和重用的关键在于描述在语法和语义层面的互操作性。多媒体内容的多层次表示，包括结构和低级特征信息，以及更通用的方面，如创作、访问控制、导航和用户历史与偏好等，都对描述提出了额外的要求。结构和低级特征信息与视觉内容的自动分析任务以及检索服务密切相关，因此与主题描述一起成为关注的重点。

在实现机器可处理的语义内容元数据方面，有两个主要的倡议：万维网联盟（W3C）的语义网活动和国际标准化组织（ISO）的多媒体内容描述接口（MPEG - 7）。语义网通过分层架构倡导形式语义和基于逻辑的推理，而MPEG - 7则专门用于描述视听内容，既包含表示语言（描述定义语言DDL），也包含特定的媒体和领域定义。解决MPEG - 7和语义网之间的语法和语义互操作性问题是当前研究的热点，许多多媒体本体的提出旨在为MPEG - 7描述添加形式语义，一