图书情报工作 ›› 2015, Vol. 59 ›› Issue (19): 122-129.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2015.19.016

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敦煌壁画图像语义描述层次模型实证研究

王晓光1,2, 江彦彧1, 张璐1   

  1. 1. 武汉大学信息管理学院 武汉 430072;
    2. 武汉大学信息资源研究中心 武汉 430072
  • 收稿日期:2015-08-01 修回日期:2015-09-20 出版日期:2015-10-05 发布日期:2015-10-05
  • 作者简介:王晓光(ORCID:0000-0003-1284-7164),教授,博士生导师,E-mail:whu_wxg@126.com;江彦彧(ORCID:0000-0002-5423-0894),硕士生;张璐(ORCID:0000-0002-0849-6616),硕士研究生。
  • 基金资助:
    本文系科技部973项目"文化遗产数字化保护的理论与方法"(项目编号:904171200)和中组部万人计划"青年拔尖人才"支持项目研究成果之一。

Empirical Research on Semantic Description Model for Dunhuang Fresco Images

Wang Xiaoguang1,2, Jiang Yanyu1, Zhang Lu1   

  1. 1. School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072;
    2. Center for the Study of Information Resources, Wuhan University, Wuhan 430072
  • Received:2015-08-01 Revised:2015-09-20 Online:2015-10-05 Published:2015-10-05

摘要: [目的/意义] 针对本文作者为了对敦煌壁画图像蕴含的信息进行语义描述、揭示与标注而提出的层次性图像语义描述框架(SDFDI),采用内容分析法验证其合理性。[方法/过程] 以中国知网、维普数据库和万方数据库中的237篇敦煌壁画图像研究文献为样本,借助人工编码,统计非语义A类信息、基本语义B类和C类信息、复杂语义D类信息的分布情况以及其与SDFDI框架的匹配率。[结果/结论] 统计结果显示,在敦煌壁画研究文献中,这4类信息呈现正态分布,匹配率也说明SDFDI框架可以作为图像深度语义标注的参照基准。

关键词: 数字图像, 深度语义标注, 层次模型, 敦煌壁画, 内容分析法

Abstract: [Purpose/significance] In order to describe and annotatethe deep semantic information contained in Dunhuangfresco digital images,we have proposed a semantic description framework(SDFDI) in previous research. An experiential research is implemented for validating the rationality of SDFDI in this paper. [Method/process] 237 literatures related to Dunhuang fresco image research are retrieved and filtered from CNKI, VIP database and Wanfang database as samples for content analysis. With the aid of artificial coding, we collected the distribution of four types of information:non-semantic information(Type A), basic semantic information(TypeB and Type C),complex semantic information(Type D). And we also calculated the matching rate of SDFDI. [Result/conclusion] According to the statistical results in the literatures of Dunhuang fresco research, these four types of information follow a normal distribution, and the matching rate also proves that SDFDIcan be used as a reference for deep image semantic annotations.

Key words: digital image, deep semantic annotation, hierarchical model, dunhuang fresco, content analysis method

中图分类号: