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中文摘要：
本项目是图像视频及多媒体理解与分析的关键问题之一，与人的主观感知信息密切相关。我们定义图像语义的结构式，提出从初级参数中检测语义结构中诸元，求出图像中各个视觉物体（VO）的语义结构诸元，应用自适应谐振理论模型从给定的语义概念集中求出与VO最匹配的语义概念。用属性神经网实现VO与语义概念的映射。从而求出VO的语义概念描述的粗范围，权系数表示语义概念与VO的描述程度。另外，人对给定图像及VO进行主观特征检测，从而求出主观感知语义诸元。用上述方法求出VO的主观语义概念描述集，反复多次。求得VO的最优语义描述。本项目提出上述模型，提出语义结构的定量表示（用语义结构的复杂度表示语义信息量）。进行深入理论分析与基本系统试验验证。并给出一些典型应用例。提出语义结构信息量是确定性系统的信息。本项目预期在上述各个问题得出创新成果。
结论摘要：
图象/视频语义是本学科当今研究热点之一，本项目建立图象语义的结构数学模型，从信息论基本理论出发，建立结构语义的信息模型，描述图象中各个视觉物体之间的相互依存关系，看成动态的信息流，进而建立图象的进化模型，从经典的同调代数的范畴及模的理论。证明从图象结构参数空间T向感知空间I及语义空间S的态射及W必存在。本项目取心理测度函数族为映射函数。我们由已知的图象结构，定义了图象结构信息量及熵，进一步，已知结构而用不同函数W匹配得到可能的语义子集，定义语义信息量及语义熵。我们又证明，语义信息结构信息是由条件概率确定，因而图像结构信息仅为图像恢度信息的小部分，而且包含在图像信息之内。另外，我们开展了图像主/客观图像质量评估及图像情感语义的相应研究，建立了几种图像质量评估模型，特别是主观质量评估，以及无参考图像的质量评估。又基于人对图像情感的特点，参考国外已有工作，做了一些图像情感语义的研究。本课题还与其他项目合作开展了医学图像语义分类工作。通过上述研究，我们体会，本课题既是很重要而难度较高的工作，在申报时有些困难未估计到，因而有些申请书所列没有实现，有待后续研究。
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