Ontology based image analysis in autonomous

نظام الرؤية البصرية للإنسان يستطيع تفسير و إدراك الصور على مستويات مختلفة حيث اللون و الشكل و الملمس و الكشف عن وجوه و ملامح يفسر انخفاض مستوى جيدا من قبل نظام صحي البصرية الإنسان, و بنفس, و بنفس الطريقة التي ينظر الأجسام المكتشفة وفقا لنهج وجودي. إن هذا البحث يتماشى مع الجهود المستمرة لردم الفجوة بين ميزات الصورة الأولية و المعنى المفهوم من هذه الميزات, حيث أنه مكرس لعرض نظام استرجاع صور معتمد على محتويات الصورة وفق آلية تركز على تركز على التوزيع الهندسي للكيانات المستخرجة من الصورة و الجديد في هذا البحث هو توظيف مجموعة من الوكلاء (كيانات برمجية) ليقوموا مجتمعين عل اختصار الصور بشكل مفاهيم يتم معالجتها فيما بعد. إن كل وكيل يقوم منفردا أو بالتعاون مع باقي الوكلاء بعملية ترقية لمميزات الصورة الأولية إلى مفاهيم و هذه المفاهيم سوف يتم تسقيطها على خصائص إدراك تم تصميمها لهذا المجال من أجل فهرسة الصور نسبة إلى مفاهيمها و بالتالي سوف يتم استرجاعها حسب هذه المفاهيم. Human visual system can interpret and perceive images at different levels where colour, shape, texture and object detection are low level features interpreted well by healthy human visual system, in the same manner detected objects are perceived according to ontological approach. This paper is devoted to present Content Based Image Retrieval system as continues efforts to bridging the semantic gap between semantic concepts and low level feature of images. The proposal presented by this paper is focusing on investigating images for conceptual objects topology, by integrating knowledge of multiple Agents collaborated to abstract images into concepts. Agents individually or collaboratively will promote low level image features to semantic concepts and these concepts will be subjected to certain ontology designed in specific domain to semantically index this image and later to be retrieved according to special query accommodating indexing strategy.