多媒体数据库中基于语义检索的研究

提出了一种多媒体数据库语义检索原型MSFRP。介绍了系统原型设计及其多媒体对象分割匹配技术,设计了多媒体对象语义模型,描述了模糊推理检索方法。MSFRP实现从特征层到语义层的多媒体数据检索,有效支持多媒体数据库的复杂查询应用。     

含有文字序逻辑程序的一种辩论语义

有序逻辑程序的语义研究是常识推理的重要研究内容。文中对Dung的辩论框架进行了扩充,针对含有文字序的逻辑程序提出了一种优先辩论框架,加入了对文字之间优先序的处理,进而定义了相应的优先回答集语义和优先扩充语义。证明了文中的优先回答集是Sakama回答集的特例,而优先扩充语义可以处理没有回答集的优先逻辑程序。     

社会化标注系统中用户需求偏好的一种获取方法

传统的检索系统由于其通用的性质,难以满足不同用户所拥有的不同需求偏好.在社会化标注系统中,信息用户能够主动参与网络信息资源的组织与获取,因而其个性化的需求偏好能够较充分地得以体现.文中基于专家制定的叙词表来确定用户需求可能的语义空间维度,然后对用户标注过程中所运用的标签词汇进行量化,在此基础上,运用较成熟的BP神经网络模型,计算出标签词汇与叙词表之间的关联权重,进而用该权重矩阵来表示用户的语义性偏好特征,该语义模型能够在语义空间中定量化地确定信息用户的偏好向量.     

一种结合全局和局部相似性的小样本分割方法

针对小样本分割中如何提取支持图像和查询图像共性信息的问题,提出一种新的小样本分割模型,同时结合了全局相似性和局部相似性,实现了更具泛化能力的小样本分割。具体地,根据支持图像和查询图像全局特征和局部特征之间的相似性,提出了一种新型注意力谱生成器,进而实现查询图像的注意力谱生成和区域分割。所提注意力谱生成器包含2个级联模块:全局引导器和局部引导器。在全局引导器中,提出了一种新的基于指数函数的全局相似性度量,对查询图像特征和支持图像的全局特征进行关系建模,输出前景增强的查询图像特征。在局部引导器中,通过引入局部关系矩阵对支持图像特征和查询图像特征之间的局部相似性进行建模,得到与类别无关的注意力谱。在Pascal-5i数据集上做了大量的实验,在1-shot设定下mIoU达到了59.9%,5-shot设定下mIoU达到了61.9%,均优于现有方法。      

基于深度视觉语义嵌入的视频缩略图推荐

视频缩略图作为视频内容最直观的表现形式,在视频共享网站中发挥很重要的作用,是吸引用户是否会点击观看该视频的关键要素之一。一句与视频内容相关的描述性语句,再搭配一幅与语句内容相关的视频缩略图,往往对用户更有吸引力,因此提出一种深度视觉语义嵌入模型来构建完整的视频缩略图推荐框架。该模型首先使用卷积神经网络（CNN）来提取视频关键帧的视觉特征,并使用循环神经网络（RNN）来提取描述语句的语义特征,再将视觉特征与语义特征嵌入到维度相同的视觉语义潜在空间;然后通过比较视觉特征与语义特征之间的相关性来推荐与特定的描述语句内容密切相关的视频关键帧作为视频缩略图推荐结果。在不同类型的网络视频数据上的实验表明,所提方法能够有效地从网络视频中推荐出与给定描述性语句内容较相关的视频缩略图序列,提升视频的用户浏览体验。      

基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法

在不加深网络的前提下,为提高孪生网络的特征表达能力,提出基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法。利用卷积和上采样运算设计了语义嵌入模块,有效融合了深层特征和浅层特征,达到了优化浅层特征的目的,且该模块可以针对任意网络进行灵活的设计与部署。在孪生网络框架下,对AlexNet骨干网络不同层之间添加2个语义嵌入模块。在离线训练阶段进行循环优化,使深层语义信息逐渐转移到较浅的特征层,在跟踪阶段,舍弃语义嵌入模块,仍采用原始的网络结构。实验结果表明：相比于SiamFC,所提算法在OTB2015数据集上精度提高了0.102,成功率提高了0.054。     

基于语义的仿真网格模型资源发现技术

针对现有网格资源管理中间件缺乏对仿真模型资源语义层次的描述和发现匹配这一问题,引入本体概念,定义了仿真模型描述本体,实现了对仿真模型的语义描述;提出了基于本体推理的仿真模型语义匹配算法,将仿真模型语义匹配的量化程度映射到了 上的连续值域,并且支持仿真模型输入/输出的组合匹配;将研究结果应用于仿真网格的仿真模型匹配发现服务的实现中,通过典型的应用实例,有效地验证了提出的仿真模型描述本体和语义匹配算法.      

超燃冲压发动机燃烧流场纹影图像无监督分割方法

超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号,如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象,基于深度神经网络方法,发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先,采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割,为语义信息明显相同区域分配伪标签;其次,设计了一种全卷积特征提取神经网络,并使用残差结构对各个通道进行加权,提取纹影图像高级语义特征;最后,使用交叉熵目标函数优化网络模型,并通过阈值滤波操作去除噪声像素点,提升语义分割效果。结果表明：与K-means及自适应高斯阈值方法相比,本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的,能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务,可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构     

基于区域感知的机械零件位姿计算方法

机械零件位姿识别的准确性与高效性是实现生产过程自动化与仓储物流智能化的关键性能之一.本文对一般机械零件的位姿计算方法进行了研究,针对其形状种类多、结构特征明显等特点,结合场景语义分割方法以及点对特征,提出了一种基于区域感知的机械零件位姿计算方法,计算机械零件的位姿.为验证方法的有效性,使用多组数据进行了实验,并和其他方...     

基于WordNet本体和PLSA的语义Web服务发现

提出了一种基于WordNet本体标注和概率潜在语义分析(PLSA,Probabilistic Latent Semantic Analysis)的语义Web服务发现方法OntoPLSA.首先使用WordNet本体标注Web服务的操作名、参数以及用户请求,以经过标注后的输出参数集合为词汇集,服务描述文档集合为文档集,组成词汇-文档矩阵,以该矩阵为输入,使用PLSA方法对服务集进行分类,并将用户请求带入PLSA模型,确定其所属的类;然后在类中以标注后的输出参数为键,含有这个输出的服务的列表为键值,建立一个映射表,查找与用户请求的输出相似的映射表键,进而找出对应的键值,即服务列表;最后根据QoS(Quality of Service)和用户请求中的输入参数确定满足条件的服务结果集合.在415个Web服务组成的数据集上的测试结果表明,性能较其他方法有优势,召回率和R准确率也得到了改善.