数字图像语义标注模型比较与分析
来源：图书情报工作杂志2018年第6期北京时间：
作者：陈金菊,欧石燕
单位：南京大学信息管理学院 南京 210023
摘要：[目的/意义]图像语义标注的基础是图像语义标注模型的构建，对当前主流图像语义标注模型进行梳理和总结，剖析其在图像语义标注中的优缺点，可为后续相关研究提供借鉴和参考。[方法/过程]采用文献调研法，总结出4类主要的图像语义标注模型，即Eakins模型、Jaimes&Chang模型、Kong模型、Panofsky模型。其后采用比较法和归纳法，从语义层次、可扩展性以及应用范围和方式3个方面对前三类模型进行比较分析。[结果/结论]Eakins模型语义层次最全面，语义表达能力最强，应用范围最广；Kong模型的可扩展性最强，适应性最好。
关键词：图像标注,语义图像标注,图像语义标注模型,
基金资助：本文系国家社会科学基金重点项目"基于关联数据的学术文献内容语义发布及其应用研究"（项目编号：17ATQ001）和国家社会科学基金重大项目"面向大数据的数字图书馆移动视觉搜索机制及应用研究"（项目编号：15ZDB126）研究成果之一。
