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圖像的語義分析技術一直是圖像領域的研究難點之一，知識圖譜作為一種智能的知識組織方式，可以幫助用戶迅速、準確地查詢到所需要的信息。本文首先提出了一種基于知識圖譜的圖像語義分析流程，然后采用了深度表達模型對圖像的機構化語義信息進行描述和抽取，在此基礎上研究了基于知識圖譜的圖像語義知識融合和加工技術，構建后的多層次圖像語義模型具備管理實體關系三元組的能力、支持圖譜的自動構建與多模式查詢。最后基于該思路分析了圖像語義分析技術在語義檢索、關聯分析及可視化方面等的應用，對媒體語義中的信息組織和知識管理有一定的指導意義。
圖像作為一種內容豐富、表現直觀的媒體信息， 越來越受到人們的青睞，如何有效地描述和檢索這些圖像信息成為研究者們所關心的熱點問題。尤其是隨著近幾年深度學習技術的日趨完善，傳統的計算機視覺任務得到了前所未有的發展，提升了圖像信息提取的能力。然而圖像語義理解和語義分析等研究領域還停留在傳統的圖像信息抽取和圖像標注技術上。
由于知識是對信息的進一步組織和抽象，符合人類活動的語義和邏輯。知識圖譜技術在增進信息的組織、管理和理解領域具有巨大的應用潛力，是對圖像視覺語義理解的一個行之有效的途徑。相對于信息，知識能更直接地指導人的決策和行動。因此本文提出了一種基于知識圖譜的圖像語義分析的思路，將知識圖譜技術用于構建圖像的語義概念關系之中，能將完整的圖像內容轉換成可直觀理解的結構化語言表達及可視化分析，在圖像理解中起著至關重要的作用，同時還為基于語義的圖像檢索和多媒體關聯提供了一定的解決思路。
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