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申请/专利权人：武汉数文科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于语义的文物图像检索方法，对用户输入的文物图像描述首先进行分词处理，划分为颜色关键字、尺寸关键词、形状关键词，基于颜色特征词库及图像主色调信息，对图像数据进行筛选，输出带有相应颜色标签的图像数据，基于尺寸特征词库，对查询参数进行量化，输出在查询参数所指的尺寸误差范围内的图像数据，基于形状特征词库，对图像数据进行筛选，并依照权重值进行排序，输出包含对应形状的图像数据；将三次输出结果取交集，得出最终的检索结果，该基于语义的文物图像检索方法设计合理，通过对用户问题分析，从颜色、尺寸、形状三个方面对用户意图进行识别，并结合图像特征进行匹配搜索，从而给出满足用户检索需求的图像数据。

主权项：1.一种基于语义的文物图像检索方法，包括以下步骤：步骤一：导入图像数据集，采集图像尺寸信息，建立图像索引；步骤二：确定主色调候选集，给主色调候选集中的每个元素打上对应的颜色标签，建立颜色特征词库；步骤三：根据主色调候选集，确定图像主色调，建立图像与颜色特征词间的关联；步骤四：尺寸类词语量化定义：把生活中常见的表示大小的词语按照不同的方式量化为数值，单位为像素，将量化数据存入尺寸特征词库；步骤五：图像形状特征提取：通过DeepLabv3+模型，确定图像中包含的物体描边的点集合，标记物体名称、名称同义词，计算物体面积、物体离图像中心点的位置、权重，存储上述信息，并建立形状特征词库，建立图像与形状特征之间的关联；步骤六：通过中文分词算法WMSeg对描述进行分词；步骤七：通过与颜色特征词库、尺寸特征词库、形状特征词库中的数据对比，将分词结果划分为颜色关键词、尺寸关键词、形状关键词三类；步骤八：分别针对每一类关键字词进行检索，并对检索结果进行合并处理，输出最终结果；步骤五中图像中形状特征的重要性由物体的面积占比和居中程度共同决定，权重值w=k1*n1+k2*n2，w越大，该物体在图像中的重要性越强，权重值的具体计算方式如下：1）设定面积占比的系数n1=6,居中程度的系数为n2=4；2）以图像左下角为原点建立直角坐标系，以像素作为单位，计算物体占据的像素数量，记为m1；图像占据的总像素数量，记为m2；获取物体面积在图像中占比：k1=m1m2，k1越大，该物体在图像中的占比越大；3）通过两点间距离公式x1,y1为物体描边上的点坐标，（x2,y2为图像中心点坐标，分别计算物体形状边缘的每个坐标点与图像中心点的距离，比较得出最短的距离,即该物体与图像中心点的距离，记为：len；4）通过矩形对角线的长度计算公式a,b分别为图像的宽高，获取图像任意一点距离中心点的最大距离：maxLen=c2；物体在图像中的居中程度：k2=maxLen-lenmaxLen，k2越大，该物体越靠近图像中心；计算该形状特征的权重：w=k1*n1+k2*n2。

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