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，一些相关的倡议也在致力于解决多媒体语义元数据的创建、存储、操作和处理等问题。

2. 语义图像和视频标注

语义标注是捕获与内容相关信息的方案，对于图像和视频标注，有两个关键要求：创建的元数据的互操作性和自动处理能力。为了实现这些要求，需要有共同认可的词汇表、语法、语义和解释机制。

视觉内容的语义是多层次且相互交织的，包括主题描述、媒体描述和结构描述等。这些不同的层次对应不同的标注维度，服务于不同的目的，并且会根据具体的应用场景而有所不同。例如，对于资源有限的设备（如PDA、手机）的搜索和检索服务，如果能够返回视频的特定时间部分而不是整个视频，将提高内容管理的效率。

为了评估不同的标注工具，我们根据以下三个类别进行分析：

2.1 输入和输出

• 标注词汇表 ：标注可以根据预定义的术语集（如词典、分类法、本体）进行，也可以由用户以关键字和自由文本的形式提供。在使用受控词汇表时，我们区分用户是否需要明确提供（如上传特定本体），以及工具是否内置提供。标注词汇表不仅可以用于主题描述，还可以用于媒体和结构描述。词汇表的语义越正式和明确，就越有可能实现可互操作和机器可理解的标注。
• 元数据格式 ：考虑生成的标注所采用的表示格式。输出格式与支持的标注词汇表密切相关，但并不一定严格对应。格式对于标注的互操作性和共享同样重要。
• 内容类型 ：指工具支持的图像/视频格式，如jpg、png、mpeg等。

2.2 标注级别

• 元数据类型 ：
  • 内容描述元数据 ：处理主题信息。
  • 结构元数据 ：描述空间、时间和时空分解方面。
  • 媒体元数据 ：涉及低级特征。
  • 管理元数据 ：涵盖标注的创建日期、标注者等描述。
• 粒度 ：指定标注是描述整个内容资产还是特定部分。对于图像资产，标注可以是整个图像（场景或全局级别标注），也可以是特定的空间段；对于视频资产，标注可以是整个视频、时间片段、帧、帧内区域或移动区域。许多视频标注工具还提供可视化功能，方便检查主题标注与视频结构的关联。
• 定位 ：与支持的粒度相关，指在内容资产中定位感兴趣部分的方式。我们区分自动定位（通过工具内置的分割或镜头检测算法）和手动绘制服务。
• 标注表达能力 ：指在标注词汇表方面支持的表达水平。例如，在使用本体进行主题描述时，一些工具可能只支持基于概念的标注，而另一些工具还可以创建表示概念之间关系的标注。

2.3 其他

• 应用类型 ：指定工具是基于Web的应用还是独立应用。
• 许可证 ：指定工具的许可条件，如开源等。
• 协作 ：指定工具是否支持多个用户对同一媒体对象进行并发标注。

3. 语义图像标注工具

下面介绍一些著名的语义图像标注工具，按照生成的标注具有的形式语义程度进行排序，以体现与语义网的兼容性。

3.1 KAT

K - Space标注工具（KAT）是在K - Space项目中开发的，它实现了基于本体的图像语义标注框架。该框架基于多媒体核心本体（COMM），COMM扩展了DOLCE的描述与情境（D&S）和信息对象本体（OIO）设计模式，并结合了重新设计的MPEG - 7描述工具定义。

KAT目前支持描述性和结构性标注。用户加载的本体为主题描述提供词汇表和语义，主题描述严格基于概念，例如不能标注杆子在撑杆跳运动员旁边。标注可以针对整个图像或特定区域，图像区域的定位通过手动使用矩形和多边形绘图工具完成。COMM为结构和定位语义提供定义，对用户隐藏。支持的输入本体语言包括RDFS和OWL，生成的标注采用OWL格式。

值得注意的是，KAT基于COMM的标注框架与媒体无关，只要包含相应的媒体管理功能（如视频播放器），就可以支持其他内容类型。此外，COMM提供了表示低级特征并将其与提取算法和参数关联的方法，因此在具备描述符提取能力的情况下，KAT也可以支持媒体标注。

3.2 PhotoStuff

PhotoStuff是由Mindswap小组开发的基于本体的图像标注工具，支持根据所使用的本体生成语义图像描述。

该工具主要处理两种类型的元数据：描述性和结构性。对于描述性标注，用户可以从网络或本地硬盘加载一个或多个特定领域的本体；对于结构性标注，使用两个对用户隐藏的内部本体：Digital - Media本体和Technical本体。这两个本体根据MPEG - 7规范对不同的多媒体内容和多媒体段类型进行建模，并提供了一个简单的模式，用于将内容实例（或其部分）与所描绘的特定领域实例及其相应的低级描述符进行链接。具体来说，使用FOAF的depicts属性及其逆属性depiction来链接媒体实例和所描绘的内容，使用descriptor和visualDescriptor属性与低级描述符建立连接，但不涉及这些描述符的表示和提取。

内容结构的建模类似于一些知名多媒体本体的简化版本，只保留了部分内容和段类层次结构，并结合了一组最小的分解和定位属性。只要加载适当的本体，就可以处理其他类型的元数据，例如使用都柏林核心元素集可以生成创作元数据。

以下是对上述工具的比较表格：
| 工具名称 | 标注词汇表 | 元数据格式 | 内容类型 | 支持的元数据类型 | 标注粒度 | 定位方式 | 标注表达能力 | 应用类型 | 许可证 | 协作支持 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| KAT | 用户加载的本体（RDFS、OWL） | OWL | 未提及 | 描述性、结构性 | 整个图像或特定区域 | 手动（矩形、多边形绘图工具） | 基于概念 | 未提及 | 未提及 | 未提及 |
| PhotoStuff | 用户加载的特定领域本体，内部隐藏的Digital - Media和Technical本体 | 未提及 | 未提及 | 描述性、结构性 | 整个图像或特定区域 | 手动（矩形、多边形绘图工具） | 未提及 | 未提及 | 未提及 | 未提及 |

下面是一个简单的mermaid流程图，展示语义图像标注工具的基本流程：

graph LR
    A[选择工具] --> B[加载标注词汇表（本体等）]
    B --> C[选择内容（图像）]
    C --> D[进行标注（描述性、结构性等）]
    D --> E[确定标注粒度和定位方式]
    E --> F[生成标注（特定元数据格式）]

以上是一些常见的语义图像标注工具的介绍，不同的工具在功能和特点上各有优劣，用户可以根据自己的需求选择合适的工具。在后续的内容中，我们将继续介绍视频标注工具以及总结相关的观察和开放问题。

语义图像和视频标注工具综述

4. 语义视频标注工具

视频标注相较于图像标注更为复杂，涉及到时间维度以及更多的结构信息。下面介绍一些常见的语义视频标注工具。

4.1 Anvil

Anvil是一款广泛使用的视频标注工具。它支持多种类型的元数据标注，包括内容描述元数据、结构元数据和媒体元数据等。

• 输入和输出
  • 标注词汇表 ：Anvil允许用户自定义标注词汇表，既可以是简单的关键字，也可以基于本体进行构建。用户可以根据具体的应用场景创建合适的标注术语。
  • 元数据格式 ：它可以将标注结果保存为多种格式，如XML等，方便后续的处理和共享。
  • 内容类型 ：支持常见的视频格式，如AVI、MP4等。
• 标注级别
  • 元数据类型 ：涵盖了前面提到的各类元数据，能够对视频的主题、结构和低级特征等进行全面描述。
  • 粒度 ：标注可以针对整个视频、时间片段（如镜头）、帧等不同粒度进行。用户可以根据需要选择合适的标注范围。
  • 定位 ：提供手动和自动定位两种方式。手动定位允许用户精确地选择感兴趣的时间片段和区域；自动定位则可以通过内置的算法进行镜头检测等操作。
  • 标注表达能力 ：支持较为丰富的标注表达，例如可以创建概念之间的关系标注，对于复杂的视频内容描述有较好的支持。
• 其他
  • 应用类型 ：是一款独立应用程序，用户可以在本地计算机上安装和使用。
  • 许可证 ：有开源版本，方便用户进行定制和扩展。
  • 协作 ：支持多用户协作标注，多个用户可以同时对同一视频进行标注，提高标注效率。

4.2 ELAN

ELAN是另一款专业的视频标注工具，尤其在语言和行为研究领域有广泛应用。

• 输入和输出
  • 标注词汇表 ：支持用户定义标注层和标注类别，用户可以根据研究需求创建特定的标注词汇。
  • 元数据格式 ：标注结果可以保存为多种格式，如EAF（ELAN Annotation Format），该格式便于在不同的研究环境中进行数据交换和共享。
  • 内容类型 ：能够处理常见的视频和音频格式，为跨媒体标注提供了便利。
• 标注级别
  • 元数据类型 ：可以进行内容描述、结构分析和媒体特征标注等。例如，在语言研究中，可以对语音内容进行转录和标注；在行为研究中，可以对人物的动作和行为进行记录。
  • 粒度 ：标注粒度灵活，可以是整个视频、特定的时间区间或单个帧。同时，它还支持多层标注，方便对不同类型的信息进行分层管理。
  • 定位 ：提供手动和自动定位功能。手动定位可以精确到帧级别，自动定位可以根据音频或视频的特征进行分割和定位。
  • 标注表达能力 ：支持复杂的标注结构和关系表达，例如可以定义标注之间的层次关系和时间关系。
• 其他
  • 应用类型 ：是独立应用，具有友好的用户界面，方便用户进行操作。
  • 许可证 ：开源软件，用户可以自由使用和修改。
  • 协作 ：支持多用户协作标注，不同的用户可以在同一项目中进行分工协作。

以下是Anvil和ELAN的比较表格：
| 工具名称 | 标注词汇表 | 元数据格式 | 内容类型 | 支持的元数据类型 | 标注粒度 | 定位方式 | 标注表达能力 | 应用类型 | 许可证 | 协作支持 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Anvil | 用户自定义，可基于本体 | XML等 | AVI、MP4等 | 内容描述、结构、媒体等 | 整个视频、时间片段、帧等 | 手动和自动 | 丰富 | 独立应用 | 开源 | 支持 |
| ELAN | 用户定义标注层和类别 | EAF等 | 视频、音频 | 内容描述、结构、媒体等 | 整个视频、时间区间、帧等 | 手动和自动 | 复杂 | 独立应用 | 开源 | 支持 |

下面是一个mermaid流程图，展示语义视频标注工具的基本流程：

graph LR
    A[选择工具] --> B[定义标注词汇表]
    B --> C[导入视频内容]
    C --> D[选择标注粒度和定位方式]
    D --> E[进行标注操作]
    E --> F[保存标注结果（特定格式）]

5. 总结与展望

通过对上述语义图像和视频标注工具的介绍，我们可以看到不同的工具在功能和特点上存在差异。一些工具侧重于本体支持，以实现更具形式语义的标注；一些工具则更注重用户的自定义和协作功能。

在互操作性方面，虽然MPEG - 7和语义网等倡议为元数据的标准化和互操作提供了方向，但目前仍然存在许多挑战。不同工具之间的标注格式和词汇表可能不兼容，导致数据的共享和重用受到限制。未来的研究需要进一步解决这些问题，例如开发通用的转换工具，实现不同标注格式之间的转换；建立统一的标注词汇表和本体，促进不同工具之间的互操作。

在标注表达能力方面，随着多媒体内容的日益复杂，对标注的要求也越来越高。未来的工具需要支持更丰富的语义表达，例如能够处理复杂的事件和关系标注，更好地满足用户对多媒体内容理解和分析的需求。

此外，随着人工智能技术的发展，自动标注技术也将得到进一步提升。自动标注可以提高标注效率，减少人工标注的工作量。但目前自动标注的准确性还存在一定的局限性，需要结合人工标注进行验证和修正。未来的研究可以探索如何更好地将自动标注和人工标注相结合，提高标注的质量和效率。

总之，语义图像和视频标注工具在多媒体信息管理中具有重要的作用。通过不断地改进和创新，这些工具将能够更好地满足用户的需求，推动多媒体领域的发展。

希望本文对语义图像和视频标注工具的介绍能够帮助读者了解不同工具的特点和适用场景，从而选择合适的工具进行多媒体内容的标注和管理。