شناسایی مؤلفه‌های مؤثر در هستی‌شناسی بازیابی تصویر: یک مطالعه فراترکیب

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده روانشناسی و علوم تربیتی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

2 گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده ادبیات، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

3 گروه سیستم‌های اطلاعاتی، ایرانداک، تهران، ایران

4 گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده روانشناسی و علوم تربیتی، دانشگاه خوارزمی، تهران

چکیده
هدف: با توجه به رشد چشمگیر تصاویر دیجیتال و ضرورت مدیریت و بازیابی مؤثر آنها، بازیابی معنایی تصاویر به یکی از مهم‌ترین حوزه‌های تحقیقاتی تبدیل شده است. استفاده از هستی‌شناسی به‌عنوان رویکردی برای کاهش شکاف معنایی میان ویژگی‌های سطح پایین تصاویر و مفاهیم ذهنی سطح بالا، توجه پژوهشگران را به خود جلب کرده است. پژوهش حاضر با هدف شناسایی و تلفیق مؤلفه‌ها، عوامل کلیدی و چارچوب‌های مؤثر در طراحی هستی‌شناسی بازیابی تصاویر انجام شد.
روش: این پژوهش با روش فراترکیب و پیروی از مراحل هفت‌گانه سندلوسکی و باروسو (۲۰۰۷) انجام شد. جامعه آماری شامل مقالات منتشرشده در پایگاه‌های وب‌آوساینس و اسکاپوس تا پایان سال ۲۰۲۴ بود. پس از جستجوی نظام‌مند و اعمال معیارهای ورود و خروج، ۲۹ مقاله مرتبط برای تحلیل نهایی انتخاب شدند. تحلیل داده‌ها با استفاده از روش‌های کدگذاری باز و محوری انجام گرفت و روایی و پایایی پژوهش با بهره‌گیری از تکنیک‌های توافق بین‌کدگذاران و بازکدگذاری تأمین شد.
یافته‌ها: از تحلیل و ترکیب یافته‌های ۲۹ مقاله منتخب، ۴۱ کد اولیه استخراج شد که در قالب ۱۵ مؤلفه اصلی و پنج مفهوم محوری شامل مؤلفه‌های محتوایی، بصری، ساختاری، فردمحور و زمانی-مکانی دسته‌بندی شدند. مؤلفه‌های محتوایی با ۱۲ کد، گسترده‌ترین حوزه را به خود اختصاص دادند.
نتیجه‌گیری: نتایج نشان می‌دهد که کاهش شکاف معنایی و بهبود بازیابی تصاویر، نیازمند تلفیق همزمان پنج مفهوم محوری است. چارچوب مفهومی ارائه‌شده می‌تواند به‌عنوان نقشه‌راهی برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان در طراحی و ارزیابی سیستم‌های نسل آینده بازیابی تصاویر مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Components of Image Retrieval Ontology: A Systematic Meta-Synthesis

نویسندگان English

Razieh Farshid 1
Saeid Asadi 2
Azadeh Fakhrzadeh 3
Davoud Haseli 4
1 Department of Knowledge and Information Science, Kharazmi University, Tehran, Iran
2 Department of Information Science, Shahed University, Tehran, Iran
3 Department of Information Systems, IranDoc, Tehran, Iran
4 Department of Knowledge and Information Science, Kharazmi University, Tehran, Iran
چکیده English

Purpose: Given the significant growth of digital images and the increasing need for their effective management and retrieval, semantic image retrieval has become one of the most important research areas. The use of ontology as an approach to bridge the semantic gap between low-level visual features and high-level conceptual meanings has attracted considerable scholarly attention. This study aimed to identify and synthesize the components, key factors, and effective frameworks in the design of ontology-based image retrieval systems.
Method: This study employed a meta-synthesis approach following the seven-step model of Sandelowski and Barroso (2007). The research population consisted of articles published in Web of Science and Scopus databases up to the end of 2024. Following a systematic search and application of inclusion and exclusion criteria, 29 relevant articles were selected for final analysis. Data were analyzed using open and axial coding methods, and validity and reliability were ensured through inter-coder agreement and test-retest techniques.
Findings: Analysis and synthesis of the 29 selected articles yielded 41 initial codes, which were categorized into 15 main components and five core concepts: content, visual, structural, person-centered, and temporal-spatial dimensions. Content components, with 12 codes, constituted the broadest conceptual area.
Conclusion: The findings demonstrate that reducing the semantic gap and improving image retrieval requires the simultaneous integration of these five core concepts. The proposed conceptual framework can serve as a roadmap for researchers and developers in designing and evaluating next-generation image retrieval systems.

کلیدواژه‌ها English

Image Retrieval
Ontology
Meta-analysis
اباذری، مانا؛ و طیبی، حبیب‌الله (1396). مطالعه تطبیقی پوشاک بانوان قاجار قبل و بعد از سفر ناصرالدین­شاه به فرنگ (مطالعه موردی: لباس سنتی و لباس تجدد بانوان). هنر ۷(1)، ۳۰-۱۵.
اسدی قادیکلایی، ام‌البنین؛ اسدی، سعید؛ نوروزی، عبدالرضا؛ و احسانی، روح‌الله (۱۳۹۳). مقایسه دقت موتورهای جستجوی عمومی و پایگاه‌های تخصصی در بازیابی تصاویر رادیولوژی. مدیریت بهداشت و درمان، ۵(۲)، ۷۷-87.
اعرابی‌مقدم، حوریه؛ مؤمنی، علیرضا؛ و اوتارخانی، علی (1403). چارچوب ابعاد و مؤلفه‌‌های حکمرانی برای اعمال به صنعت فناوری مالی. تعامل انسان و اطلاعات، ۱۱(2)، 83-99.
بغدادی، پانته‌آ؛ و دادور، ابوالقاسم (۱۴۰۰). ارزش‌های اجتماعی و ساختار معماری خانه‌های تاریخی در دوره قاجار شهر یزد از منظر نحو فضا. جغرافیا و برنامه‌ریزی منطقه‌ای، ۱۱(۴۵)، ۱۰۱۳-1030. https://doi.org/10.22034/jgeoq.2024.232369.2512
حسینی‌بهشتی، ملوک‌سادات (۱۳۹۳). واژه‌سازی، اصطلاح‌شناسی و مهندسی دانش. تهران: پژوهشگاه علوم و فناوری ایران؛ چاپار.
درخشنده، سودابه؛ سپهر، فرشته؛ اباذری، زهرا؛ و پاکدامن، نشانه (۱۴۰۲). نمایه‌سازی تصاویر براساس موتورهای جستجو در بازیابی تصویر نمایه‌شده مبتنی بر متن و مبتنی بر محتوا با استفاده از تکنیک دلفی. مطالعات کتابداری و علم اطلاعات، ۱۵(۲)، 21-36. https://doi.org/10.22055/slis.2021.33777.1741
شمس‌فرد، مهرنوش؛ و عبداله‌زاده بارفروش، احمد (۱۳۸۱). استخراج دانش مفهومی از متن با استفاده از الگوهای زبانی و معنایی. تازه‌های علوم شناختی، ۴(۱)، ۴۸-66.
صدوقی، فرحناز؛ ولی‌نژادی، علی؛ حسن‌زاده، حافظ محمد؛ بورقی، حمید؛ و پاسیار، پریسا (۱۳۹۱). چالش‌های بازیابی معنایی تصاویر و کاربست نوین اصطلاحنامه‌ها. پردازش و مدیریت اطلاعات، ۲۷(۳)، ۶۴۱-666.
طاوسی، مریم؛ نقشینه؛ نادر، زره‌ساز، محمد؛ و محبوب، سیامک (1403). پیشنهاد چارچوبی مفهومی برای زیبایی‌شناسی تصاویر در وب با رویکرد فراترکیب و رتبه‌بندی مولفه‌‌های شناسایی‌شده. تعامل انسان و اطلاعات، 11(3)، 40-70.
کریمی، المیرا؛ بابایی، محمود؛ و حسینی‌بهشتی، ملوک‌السادات (1398). بررسی ویژگی‌های معنایی و هستی‌شناسانه نظام‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر اصطلاح‌نامه و هستی‌شناسی. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات، 34(4), 1585-1612. https://doi.org/10.35050/JIPM010.2019.015
علی‌محمدزاده، خلیل؛ محبی، سیده فاطمه؛ و لباف، طاهره (۱۳۹۲). مرور نظام‌مند سه دهه مقالات پژوهشی و راهبردهای مدیریت سلامت جمعیت «علل سزارین». مطالعات راهبردی زنان، ۱۶(۶۱)، ۷-57.
Allani, O., Mellouli, N., Baazaoui Zghal, H., Akdag, H., & Ben Ghézala, H. (2015). A relevant visual feature selection approach for image retrieval. VISAPP (2), 377–384. https://doi.org/10.5220/0005306303770384
Alsmadi, M. K. (2020). Content-based image retrieval using color, shape and texture descriptors and features. Arabian Journal for Science and Engineering, 45(4), 3317–3330. https://doi.org/10.1007/s13369-020-04384-y
Asim, M. N., Wasim, M., Khan, M. U. G., Mahmood, N., & Mahmood, W. (2019). The use of ontology in retrieval: a study on textual, multilingual, and multimedia retrieval. IEEE Access, 7, 21662-21686. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2897849
Deserno, T. M., Antani, S., & Long, R. (2009). Ontology of gaps in content-based image retrieval. Journal of Digital Imaging, 22(2), 202–215. https://doi.org/10.1007/s10278-007-9092-x
Dinh, N. T., Nhi, N. T. U., Le, T. M., & Van, T. T. (2023). A model of image retrieval based on KD-Tree Random Forest. Data Technologies and Applications. https://doi.org/10.1108/DTA-06-2022-0247
Gowsikhaa, D., Abirami, S., & Baskaran, R. (2012). Construction of image ontology using low-level features for image retrieval. In 2012 International Conference on Computer Communication and Informatics, 1–7. https://doi.org/10.1109/ICCCI.2012.6158922
Hwang, M., Kong, H., Baek, S., & Kim, P. (2007). A method for processing the natural language query in ontology-based image retrieval system. In International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval. https://doi.org/10.1007/978-3-540-71545-0_1
Hyvönen, E., Saarela, S., Styrman, A., & Viljanen, K. (2003). Ontology-based image retrieval. In WWW (Posters).
Hyvönen, E., Styrman, A., & Samppa, S. (2014). Ontology-based image retrieval. [Publication information incomplete].
Jiang, S., Huang, T., & Gao, W. (2004). An ontology-based approach to retrieve digitized art images. In IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI'04) (pp. 131–137). https://doi.org/10.1109/WI.2004.10034
Jiang, S.-Q., Du, J., Huang, Q.-M., Huang, T.-J., & Gao, W. (2005). Visual ontology construction for digitized art image retrieval. Journal of Computer Science and Technology, 20(6), 855–860. https://doi.org/10.1007/s11390-005-0855-x
Lakshmi, V. R., Gerard, D., Santhanavijayan, A., & Radha, S. (2023). A hybrid classifier-based ontology-driven image tag recommendation framework for social image tagging.
Lee, S.-S., & Yong, H.-S. (2008). Ontosonomy: Ontology-based extension of folksonomy. In 2008 IEEE International Workshop on Semantic Computing and Applications (pp. 27–32). https://doi.org/10.1109/IWSCA.2008.36
Liaqat, M. (2013). Image classification and retrieval based on crisp and fuzzy ontology. In 2013 3rd IEEE International Conference on Computer, Control and Communication (IC4) (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/IC4.2013.6653737
Liu, H. (2012). Research of image retrieval system framework based on ontology and content. In Fourth International Conference on Machine Vision (ICMV 2011): Machine Vision, Image Processing, and Pattern Analysis (Vol. 8349, pp. 138–144). https://doi.org/10.1117/12.920506
Mezaris, V., Kompatsiaris, I., & Strintzis, M. G. (2004). Region-based image retrieval using an object ontology and relevance feedback. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2004(6), 1–16. https://doi.org/10.1155/S1110865704401188
Minu, R. I., & Thyagharajan, K. K. (2012). Multimodal ontology search for semantic image retrieval. [Publication information incomplete].
Minu, R. I., & Thyagharajan, K. K. (2014). Semantic rule based image visual feature ontology creation. International Journal of Automation and Computing11(5), 489-499. https://doi.org/10.1007/s11633-014-0832-3
Minu, R. I., & Thyagharajan, K. K. (n.d.). Narrowing the semantic-gap using multi-modal ontology for semantic image retrieval. Advances in Communication Technology and Application.
Mohd Khalid, Y. I. A., Noah, S. A., & Abdullah, S. N. S. (2011). Towards a multimodality ontology image retrieval. In Visual Informatics: Sustaining Research and Innovations: Second International Visual Informatics Conference (IVIC 2011), Proceedings, Part II (pp. 382–393). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25200-6_36
Naqvi, S. M. R., Ghufran, M., Varnier, C., Nicod, J. M., & Zerhouni, N. (2025). Enhancing semantic search using ontologies: A hybrid information retrieval approach for industrial text. Journal of Industrial Information Integration, 45, 100835. https://doi.org/10.1016/j.jii.2025.100835
Riad, A. M., Elminir, H. K., & Abd-Elghany, S. (2012). A literature review of image retrieval based on semantic concept. International Journal of Computer Applications, 40(11): 12-19. https://doi.org/10.5120/5008-7327
Sandelowski, M., Barroso, J., & Voils, C. I. (2007). Using qualitative metasummary to synthesize qualitative and quantitative descriptive findings. Research in Nursing & Health, 30(1), 99–111. https://doi.org/10.1002/nur.20176
Shati, N. M., Khalid Ibrahim, N., & Hasan, T. M. (2020). A review of image retrieval based on ontology model. Journal of Al-Qadisiyah for computer science and mathematics, 12(1), 10. https://doi.org/10.29304/jqcm.2020.12.1.658
Shirahama, K., & Uehara, K. (2011). Utilizing video ontology for fast and accurate query-by-example retrieval. In 2011 IEEE Fifth International Conference on Semantic Computing (pp. 395–402). https://doi.org/10.1109/ICSC.2011.88
Simpson, M. S., You, D., Rahman, M. M., Antani, S. K., Thoma, G. R., & Demner-Fushman, D. (2012). Towards the creation of a visual ontology of biomedical imaging entities. AMIA Annual Symposium Proceedings, 866.
Soo, V.-W., Lee, C.-Y., Li, C.-C., Chen, S. L., & Chen, C.-C. (2003). Automated semantic annotation and retrieval based on sharable ontology and case-based learning techniques. In 2003 Joint Conference on Digital Libraries: Proceedings (pp. 61–72).
Soo, V.-W., Lee, C.-Y., Yeh, J. J., & Chen, C.-C. (2002). Using sharable ontology to retrieve historical images. In Proceedings of the 2nd ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries (pp. 197–198). https://doi.org/10.1145/544220.544261
Su, J.-H., Wang, B.-W., Yeh, H.-H., & Tseng, V. S. (2009). Ontology-based semantic web image retrieval by utilizing textual and visual annotations. In 2009 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (Vol. 3, pp. 425–428). https://doi.org/10.1109/WI-IAT.2009.317
Vagena, Z., Wei, X., Kurtz, C., & Cloppet, F. (2025). Semantic aware representation learning for optimizing image retrieval systems in radiology. Pattern Recognition, 158, 111060. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.111060
Vijayarajan, V., & Dinakaran, M. (2016). A review on ontology-based document and image retrieval methods. Indian Journal of Science and Technology, 9(47), 1–13. https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i47/86817
Wang, H., Liu, S., & Chia, L. T. (2006, October). Does ontology help in image retrieval? A comparison between keyword, text ontology and multi-modality ontology approaches. In Proceedings of the 14th ACM International Conference on Multimedia (pp. 109–112). https://doi.org/10.1145/1180639.1180672
Ye, J., Zhao, H., Li, S., Jin, C., & Wang, J. (2012). An ontology-based image retrieval system design and implementation. Information, 15(9), 3779.
Zhao, S., Potdar, V., & Chang, E. (2007). A practical image retrieval framework for tourism industry. In 2007 IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 2928-2932. https://doi.org/10.1109/ISIE.2007.4375079