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| 編輯推薦： |
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图像领域相关的学者、硕博研究生、本科生等
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| 內容簡介： |
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图像语义分析是分析图像和图像语义之间关系的过程。该过程既可以是输入图像输出该图像对应的图像语义的过程，也可以是输入图像语义输出与包含该图像语义的图像的过程。图像语义分析的主要内容包括语义体系构建，图像语义标注，场景分析与理解，图像语义推理等。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章绪论1
1.1图像语义分析的基本概念1
1.1.1图像语义分析与计算智能1
1.1.2图像语义分析与认知科学2
1.2图像语义分析研究内容3
1.2.1图像理解与高层语义3
1.2.2图像语义标注4
1.2.3场景描述与理解5
1.2.4图像语义推理描述5
1.3图像语义分析的研究方法6
1.3.1模式识别方法：判别模型6
1.3.2模式识别方法：生成模型7
1.3.3高层语义分析8
1.4图像语义分析的应用9
1.4.1目标识别和解释9
1.4.2基于内容的图像和视频检索9
1.4.3辅助环境感知10
参考文献11
第2章图像表示与特征提取13
2.1引言13
2.2图像表示13
2.2.1图像结构13
2.2.2语义表示25
2.3视觉认知模型32
2.3.1Serre模型32
2.3.2Mutch模型33
2.3.3Karklin模型34
2.4图像特征提取37
2.4.1图像视觉特征37
2.4.2常用图像特征提取方法40
2.5图像特征表示52
2.5.1直方图52
2.5.2区域特征54
2.5.3形状上下文60
2.5.4视觉词包62
2.5.5机器自主学习的特征表示67
2.5.6图像特征表示小结68
2.6图像特征评价69
2.6.1图像特征检测器评价69
2.6.2特征描述子评价71
2.6.3图像特征评价小结73
参考文献73
第3章分类判别模型82
3.1引言82
3.2Boosting分类方法82
3.3统计模型84
3.3.1统计学习理论84
3.3.2支持向量机模型85
3.4深度神经网络模型86
3.5图像建模方法87
3.5.1聚类分析方法88
3.5.2支持向量机94
3.5.3CNN训练算法102
参考文献105
第4章生成模型108
4.1引言108
4.2交叉相关模型108
4.2.1跨媒体相关模型108
4.2.2连续空间相关模型109
4.2.3多伯努利相关模型111
4.3PLSA模型113
4.3.1模型描述113
4.3.2参数估计115
4.4LDA模型116
4.4.1LDA模型描述116
4.4.2LDA模型学习117
4.5高斯混合模型122
4.5.1高斯混合模型描述122
4.5.2高斯混合模型的EM算法124
4.6上下文概念模型128
4.6.1语义空间与上下文建模128
4.6.2上下文概念模型学习129
4.7深度信念网络模型133
4.7.1生成型深度模型133
4.7.2DBN学习算法134
参考文献134
第5章图像中的目标检测与识别137
5.1引言137
5.2图像分割137
5.2.1基于支持向量机的图像分割138
5.2.2图论分割方法141
5.2.3几何轮廓分割144
5.2.4特征聚类分割145
5.2.5交互分割151
5.2.6基于视觉认知模型的图像分割153
5.3目标识别172
5.3.1基于Boosting的目标识别172
5.3.2基于支持向量机的目标识别173
5.3.3基于稀疏表示的目标识别174
5.4视觉注意机制174
5.4.1视觉注意174
5.4.2视觉注意机制的特点175
5.4.3视觉注意模型177
5.4.4视觉注意建模的计算过程184
5.4.5基于PLSA的视觉目标分类186
参考文献190
第6章图像语义标注197
6.1引言197
6.2基于全局特征的图像标注方法198
6.3基于局部特征的图像标注方法198
6.4图像语义标注分层模型199
6.5基于分类的图像标注算法201
6.5.1基于二分类的图像标注202
6.5.2基于多示例学习的图像标注算法203
6.6基于概率模型的图像标注算法206
6.7基于粒度分析的图像标注算法208
6.8基于图学习的图像标注算法210
6.9展望212
参考文献212
第7章场景中的图像语义215
7.1引言215
7.2场景分类215
7.2.1场景的视觉感知层次215
7.2.2场景分类的方法216
7.3场景语义分析的视觉应用217
7.3.1基于Gist特征的场景全局感知分类217
7.3.2基于高斯统计概率模型的场景分类220
7.3.3基于空间LBP的场景图像分类221
7.3.4基于多层次核机器的场景图像分类223
7.3.5基于多池组合的场景图像分类226
参考文献229
第8章深度学习在图像语义分析中的应用232
8.1引言232
8.2手写体字符识别232
8.2.1基于DBN的字符识别233
8.2.2基于CNN-SVM的字符识别236
8.2.3手写签名识别239
8.3人脸识别240
8.3.1基于能量模型的协同人脸检测和姿态估计240
8.3.2基于联合密度建模的人脸表情识别243
8.3.3基于深度学习的层次化人脸解析245
8.4图像标注和目标识别246
8.4.1场景解析246
8.4.2目标识别252
参考文献256
第9章图像语义分析的应用259
9.1目标识别和解释259
9.2基于内容的图像和视频检索系统260
9.2.1基于内容的图像和视频检索系统概况261
9.2.2基于内容的图像检索系统262
9.2.3基于内容的视频检索系统263
9.3电子导盲系统266
9.3.1电子导盲系统概况266
9.3.2基于图像语义分析的电子导盲系统268
参考文献271
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| 內容試閱：
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第1章绪论
1.1图像语义分析的基本概念
图像语义，就是图像内容的含义。图像语义可以通过语言来表达，包括自然语言和符号语言（数学语言）。但图像语义的表达并不限于自然语言，其外延对应于人类视觉系统对于图像的所有理解方式。例如，对于一幅小狗的图像，其图像语义可以包括自然语言单词“小狗”，也可以是一个表示该幅图像中的小狗图像的符号，该符号指的是与该幅图像中的小狗具有相同品种、性别等属性的“小狗”，即此时自然语言的表达和符号语言的表达并不相同。而人的视觉系统不仅将这幅图像理解为语言单词“小狗”及其属性“品种”、“性别”等语言文字，也将其理解为一种抽象的“印象”，该“印象”使得人可以将这幅图像与其他小狗的图像区分开，在遇到该小狗的其他图像时可以将其回忆起来。但限于对人的视觉系统的认知程度，目前图像语义分析仍然主要通过语言来表达图像语义，特别是使用语言单词（称为“关键词”）来表达图像语义。图像视觉基本特征的提取与选择、目标识别和图像内容理解等均与高层语义特征相关。基于图像语义的图像理解成为近年来的研究热点之一。
图像语义分析是对图像和图像语义之间的关系进行分析的过程。图像和图像语义都可以作为该过程的输入。若输入为图像，则输出是该图像对应的图像语义；若输入为图像语义，则输出为包含该图像语义的图像。前者包括识别图像中包含的各种目标的图像识别技术，也包括标注图像对应的各种语义标签的图像标注技术，而后者则包括输入检索关键词从图像数据库中检索出与该关键词相关图像的图像检索技术。
图像语义分析的主要内容包括语义体系构建、图像语义标注、场景分析与理解、图像语义推理等。
1.1.1图像语义分析与计算智能
计算智能与人工智能一样，是当前信息科学研究的重要领域之一。不同于人工智能中的符号智能主要以知识为基础进行推理，计算智能主要以数据为基础，利用已知数据进行训练建立联系。计算智能包括人工神经网络、模糊系统、演化计算算法、粒度计算和群体智能等。
图像语义分析研究的是图像和图像语义之间的关系，一般依据已知图像和相应的图像语义的数据库进行研究。而计算智能在处理大规模数据、复杂关系方面具有优势，很多研究人员正在研究基于计算智能的图像语义分析方法。
基于模糊系统的图像语义分析，主要借助模糊系统中的概念来表达图像和图像语义之间的关系。例如，对图像语义“非常”、“中性”、“几乎不”这几种情感程度的模糊量化，可以建立起表达情感的形容词与图像低层特征之间的联系。
图像语义分析可以利用遗传算法或蚁群算法优化基于用户反馈的图像语义标注中的用户选择。例如，使用交互式遗传算法将用户的选择作为适应度函数，通过不断地迭代选择适应度函数较高的用户选择，就可以在下一代选择更好的图像。基于蚁群算法的图像语义分析将每个用户视为一只蚂蚁，顺着前人的信息寻找自己想要的图像，当用户完成检索之后留下新的信息素，随着用户反馈的积累逐渐形成图像之间的语义网络。
基于人工神经网络的图像语义分析，常使用神经网络来建立图像和图像语义的关系模型。例如，将低层视觉特征作为神经网络的输入，将语义期望值作为网络的输出，训练神经网络对自然图像进行分类。
基于粒度计算的图像语义分析，一般使用粒度来表达图像语义的层次关系。例如，基于图像语义的粒度特性（层次特性），将图像的视觉内容，如图像像素的空间关系、亮度、形状的规则程度、纹理的类型，从粒度角度进行形象化表示。
1.1.2图像语义分析与认知科学
图像语义分析是模拟人类的认知过程，分析图像中能被人类认知到的含义。认知科学是运用信息技术研究人类思维的一门科学。认知科学试图用计算机模拟人类学习，研究人的知觉、记忆、思维等过程。人类视觉系统是认知中重要的信息来源。参考人类对于视觉信息的认知机理，对于理解图像语义分析的过程是非常重要的。
认知科学将视觉认知分为三个层次：第一层是感知，第二层是思维，第三层是认知。感知层是直接获取图像的层次，对应着人类视觉系统获取图像的过程。思维层是对图像进行初步分析的层次，将图像转换为符号数据的过程。不同于图像是一种由所有像素定义的具体的数据表示方式，符号数据是一种抽象的数据表示形式。认知层是对图像进行高级分析的层次，将符号数据进一步转换为知识数据的过程。知识是视觉认知的结果和核心，可以表示输入图像中有什么目标、图像是何种场景、目标场景之间的相互关系等图像语义知识。图像语义分析和视觉认知的过程一样，输入的是图像，输出的是知识。在对图像的获取过程中起到重要作用的是人类视觉系统，其主要结构是人眼构成的光学系统、进行成像的视网膜和传递视觉信号的视觉通路。人眼光学系统的物理模型是一个凸透镜系统，外界目标反射的光线经过该凸透镜系统在视网膜上成像。视网膜上具有视锥细胞和视杆细胞，视锥细胞在中央凹分布密集，而在视网膜周边区相对较少。视锥细胞负责感知光度和色彩，视杆细胞仅能感知光度，不能感知颜色，但其对光的敏感度是视锥细胞的10000倍。视锥细胞有三种，分别对红（570nm）、绿（535nm）、蓝（445nm）光最敏感，它们有重叠的频率响应曲线，但响应强度有所不同，共同决定了色彩感觉。视觉传导通路由三级神经元组成。第一级神经元为视网膜的双极细胞，其周围支与形成视觉感受器的视锥细胞和视杆细胞形成突触，中枢支与节细胞形成突触。第二级神经元是节细胞，其轴突在视神经盘处集合向后穿巩膜形成视神经。视神经向后经视神经管入颅腔，形成视交叉后，延为视束。第三级神经元的胞体在外侧膝状体内，它们发出的轴突组成视辐射，经内囊后肢，终止于大脑距状沟周围的枕叶皮质（视区）。视觉信息只有传到脑的视皮质并经过处理、分析，才能最后形成主观的视觉感受。
在图像语义分析的过程中，可有效形成数据—知识的相互驱动体系，其中也包括了认知科学中的心理学部分。格式塔心理学中包含一个重要的与图像语义分析相关的内容——知觉组织，其中一个重要的概念是知觉的组织规律是整体先于部分而存在的。人类视觉系统中也符合这个规律，例如，人眼会将断续排列的线段自动拟合为一条直线或曲线，值得一提的是，人类和所有哺乳动物一样，对于人脸的图像是非常敏感的，甚至可以从与人脸完全无关的图案中自动识别出人脸来。人类视觉系统的这种聚合模式能力，可以用来进行图像的模式识别。格式塔心理学包括五种组织原则：前景和背景、接近性、相似性、连续性和封闭性。现阶段认知心理学仍然处在初级研究阶段，还需要大量的研究才能将认知心理学和图像语义分析真正地衔接起来并进入实用阶段。
1.2图像语义分析研究内容
图像语义分析的研究内容主要包括语义体系构建、图像语义标注、场景分析与理解、图像语义推理等。
1.2.1图像理解与高层语义
图像工程综合了各种图像技术，是图像技术的一个整体框架。图像工程将各种图像技术分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。图像处理主要涉及图像的采集、变换、编码等技术；图像分析主要涉及图像分割，图像表达，图像的颜色、纹理、形状等低层图像特征；图像理解主要涉及图像的三维表达、立体视觉、图像的广义匹配、多传感器融合等技术。
图像语义分析应归入图像理解的范畴，但图像语义分析技术离不开图像处理和图像分析技术。图像语义分析研究图像和图像语义之间的关系，但由于图像包含成千上万像素，一般不直接使用图像本身来表征图像，而是提取图像的低层图像特征来表征图像。构建低层图像特征和图像语义之间的关系，来代替构建图像和图像语义之间的关系。
图像的低层特征可以分为全局特征和局部特征。图像低层特征的全局特征提供了对图像的总体描述，如图像所有像素的平均颜色等。而图像低层特征的局部特征则描述图像中的不同组成部分和组成部分之间的关系，如局部特征向量袋（bagoflocalfeature）对局部特征进行聚类，属于每个聚类中心的局部特征的个数作为每个聚类中心对应的码字，从而将图像描述为一个直方图向量。
与低层图像特征相比，图像语义是一种高层的图像特征。图像语义具有一定的层次性，最基本的是表达图像中各种目标的目标语义，其次是表达目标所在场景的场景语义，然后是表达图像中的动态行为和情感属性的语义。对于低层图像特征和高层图像语义之间的巨大差异，人们常将其形象地称为“语义鸿沟”。
1.2.2图像语义标注
图像语义标注可看成一种计算机分类系统，该系统的输入是图像，输出是图像对应的语义。即图像语义标注是根据标注了图像语义标签（关键词）的图像数据库，构建一个计算机分类系统，该系统自动将关键词赋予测试图像来描述图像的内容。构建图像语义标注系统时通常需要一个训练图像数据集，在该数据集中，每张图像都附有人工标注的语义标签。
图像语义标注也可以看成一个多示例多标签（multi-instancemulti-label，MIML）学习问题，即图像特征包含多个示例（局部特征），图像内容可由多个标签描述。将MIML学习问题转化为一般的监督或非监督学习问题有两种方法：将MIML学习问题转化为多示例学习（multi-instancelearning，MIL）问题，或者多标签学习（multi-labellearning，MLL）问题。图像的多示例表示是在提取每个示例的特征之后融合多个示例的特征来表示图像的，因此属于低层图像特征的局部特征。将图像表达为多示例表示时，图像中多个示例的特征合并为一个示例，则图像被表示为单示例多标签的，此时MIML学习问题转化为MLL问题，如多类别分类问题。而图像的多标签表示是指图像包含多个语义标签，可以将多个语义标签进行组合定义为新标签，则每个图像可以只拥有一个新标签，此时MIML学习问题转化为MIL问题。图像语义检索或标注可以看成有监督学习或无监督学习问题。
1.2.3场景描述与理解
场景描述与理解的主要任务是描述场景中的目标和目标之间的关系。据统计，真实世界中存在几万种目标种类，一般都具有特定的语义。因此真实世界中的场景具有目标繁杂、关系复杂的特点。不同于具有简单背景和单一前景目标的目标识别任务，场景识别具有较高的难度。
图像语义分析实际上是利用先验知识将低层图像特征通过某种函数关系映射到图像语义的过程。在场景描述与理解中，先验知识是对于场景中目标及其关系的描述性知识，如目标的属性知识、不同目标之间的区别和层次关系等。依据场景描述与理解的识别任务也是有层次的：首先识别场景中的目标，然后识别目标之间的关系。在目标之间的关系中，位置关系是场景中特有的关系。低层图像特征的局部特征也常使用位置关系来描述图像特征。不同于局部特征的位置关系，场景中的位置关系更多的是一种递归式的包含关系，如汽车和卡车都有相同的轮胎部分。
1.2.4图像语义推理描述
图像语义包括使用自然语言或符号语言来表示的方式，因而描述图像语义之间的关系也可以使用语言的句法表示和推理方法。图像语义的推理描述，包括图像语义的概念推理和场景推理。概念推理是一种层次关系的推理，如“交通工具”的概念包括“汽车”和“火车”，根据带有关键词“汽车”的图像可以推理出该图像也应带有“交通工具”的标签；场景推理是一种位置关系的推理，如根据带有“显示器”和“键盘”标签的图像可以推理出该图像有一定的概率带有“计算机”的标签。
基于图像语义推理描述场景目标之间的关系，不仅可以描述低层特征之间的相关性（相似性），也可以描述高层图像语义之间的关系。根据低层图像特征可以推理高层图像语义，可以根据多个低层图像特征的与、或、非关系推导出一个高层图像语义，例如，依据“红色”、“黄色”和“云形”标签的并存关系推导出“晚霞”的标签。将与、或、非关系拓展到函数关系，则多个低层图像特征要满足一定的函数关系，才可以推导出高层图像语义。知识推理的基本形式是根据条件语句推导出结论，多个条件语句可以构建复杂的推理网络，可以采用自底向上和自顶向下两种构建方式。高层图像语义之间也可以进行推理，例如，上述“显示器”和“键盘”两个标签同时出现，可以推导出“计算机”的标签。
1.3图像语义分析的研究方法
图像语义分析是将低层图像特征通过某种函数关系映射到图像语义的过程，这种映射可以看成一种将图像分类到相应的语义类别的问题，也可以看成建立低层图像特征和图像语义的联合模型的问
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