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In this paper, we propose a framework for ontological knowledge-based image understanding systems. Ontology composed of concepts can be used as a guide for describing objects from a specific domain of interest and describing relations between objects from different domains. The proposed framework consists of four main subparts: i) ontological knowledge bases, ⅱ) primitive feature detectors, ⅲ) concept inference engine, and ⅳ) semantic inference engine. Using ontological knowledge bases on various domains and features extracted from the detectors, concept inference engine infers concepts on regions of interest in an image and semantic inference engine reasons semantic situations between concepts from different domains. We present a outline for ontological knowledge-based image understanding systems and application examples within specific domains such as text recognition and human recognition in order to show the validity of the proposed system.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 본론
3. 모의 실험
4. 결론
5. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-015007864