Onto3D——一种基于本体的三维模型检索系统

由于目前的三维模型检索技术中基于文本的检索方法和基于内容的检索方法所使用的关键词或形状特征不能包含模型的语义信息,因而检索的结果不能完全满足用户检索的意图.为此实现了一种基于本体的三维模型检索系统Onto3D. Onto3D能够根据用户的检索条件,利用知识库中模型的语义信息进行推理和查询;也可以根据用户反馈信息,从三维模型的底层特征推出高层语义信息.对Princeton Shape Benchmark的实验表明,Onto3D系统在文本和形状检索中都取得了较好的效果.     

一种半监督三维模型语义自动标注方法

三维模型语义自动标注的目标是自动给出最适合描述模型的标注词集合,是基于文本的三维模型检索的重要环节。语义鸿沟的存在使得相似匹配技术得到的标注效果有待提高。为了在用户提供的有限模型数量和对应的标注词信息下,在自动标注过程中利用大量的未标注样本改善三维模型的标注性能,提出了一种半监督测度学习方法完成三维模型语义自动标注。该方法首先使用基于图的半监督学习方法扩展已标注模型集合,并给出扩展集合中语义标签表征模型的语义置信度,使用改进的相关成分分析方法学习马氏距离度量,依据学习到的距离和语义置信度形成多语义标注策略。在PSB（Princeton Shape Benchmark）数据集上的测试表明,该方法利用了大量未标注样本参与标注过程,取得了比较好的标注效果。     

基于潜在语义与图结构的微博语义检索

微博文本短小、特征稀疏、与用户查询之间存在语义鸿沟的特点会降低语义检索效率。针对该问题,结合文本特征和知识库语义,构建基于潜在语义与图结构的语义检索模型。通过Tversky算法计算基于Hashtag的特征相关度;利用隐含狄利克雷分布算法对Wikipedia语料库训练主题模型,基于JSD距离计算映射到该模型的文本主题相关度;抽取DBpedia中实体及其网络关系连接图,使用SimRank算法计算图中实体间的相关度。综合以上3个结果得到最终相关度。通过短文本和长文本检索对Twitter子集进行实验,结果表明,与基于开放关联数据和图论的方法相比,该模型在评估指标MAP,P@30,R-Prec上分别提高了2.98%,6.40%,5.16%,具有较好的检索性能。     

基于推理的语义网检索模型及关键技术研究

为解决语义网检索过程中缺少推理导致语义检索性能不高的问题,提出一个基于推理的语义网检索模型,并介绍了该模型实现的关键技术.针对构建的领域本体,使用SWRL规则语言进行本体完善把本体中的隐性知识表示出来;在信息抽取过程中,对于识别出的实体,利用推理规则,获得更加丰富的实例知识库;对于用户输入的查询条件,利用完善的本体知识库及规则得到更多的相似概念实现查询扩展;进行语义匹配,获得更为精准的检索结果.实验结果表明,该模型能提高信息检索的语义性,得到较满意的信息检索结果.     

融合文本概念化与网络表示的观点检索

观点检索是自然语言处理领域中的一个热点研究课题.现有的观点检索模型在检索过程中往往无法根据上下文将词汇进行知识、概念层面的抽象,在语义层面忽略词汇之间的语义联系,观点层面缺乏观点泛化能力.因此,提出一种融合文本概念化与网络表示的观点检索方法.该方法首先利用知识图谱分别将用户查询和文本概念化到正确的概念空间,并利用网络表示将知识图谱中的词汇节点表示成低维向量,然后根据词向量推出查询和文本的向量并用余弦公式计算用户查询与文本的相关度,接着引入基于统计机器学习的分类方法挖掘文本的观点.最后利用概念空间、网络表示空间以及观点分析结果构建特征,并服务于观点检索模型,相关实验表明,本文提出的检索模型可以有效提高多种检索模型的观点检索性能.其中,基于统一相关模型的观点检索方法在两个实验数据集上相比基准方法在MAP评价指标上分别提升了6.1%和9.3%,基于排序学习的观点检索方法在两个实验数据集上相比于基准方法在MAP评价指标上分别提升了2.3%和14.6%.     

一种基于影视素材本体的关键词查询扩展方法研究

在语义搜索引擎系统中,为了使检索内容在不限制用户输入的情况下,检索结果更接近用户的需求,提出一种基于影视素材本体的查询扩展方法。对用户的检索文本中的关键词依据本体模型进行推理并按照相似度语义扩展,旨在得到更符合用户检索需求的扩展关键词集,在此基础上进行影视素材的检索,从而提高搜索引擎的召回率。     

基于视觉词袋的视频检索校准方法

随着互联网技术的飞速发展,视频数据呈现海量爆炸式增长,传统的视频搜索引擎 多数采用单一的基于文本的检索方法,该检索方法对于视频这类非结构化数据,存在着内容缺失、 语义隔阂等问题,导致检索结果相关度较低。提出一种基于视觉词袋的视频检索校准方法,该方 法结合了视频数据的可视化特征提取技术、TF-IDF 技术、开放数据技术,为用户提供优化后的 视频检索校准结果。首先,基于HSV 模型的聚类算法提取视频的关键帧集合及关键帧权值向量; 接着用关键帧图像的加速稳健特征等表示视频的内容特征,解决视频检索的内容缺失问题;然后 利用TF-IDF 技术衡量查询语句关键字的权值,并开放数据获得查询语句关键字的可视化特征和 语义信息,解决视频检索的语义隔阂问题;最后,将提出的基于视觉词袋的视频检索校准算法应 用于Internet Archive 数据集。实验结果表明,与传统的基于文本的视频检索方法相比,该方法的 平均检索结果相关度提高了15%。     

一种基于领域本体的资源反馈检索模型研究

针对现有资源平台无法互通共享资源,资源库检索系统仅依靠用户输入的单词关键字描述检索资源而无法挖 掘用户需求中的语义信息的问题,提出了一种基于本体的资源反馈检索模型。该模型通过构建本体、概念相似度计算、查询关 键字扩展等关键技术,利用了用户多次反馈中的包含语义知识,满足了用户的查询需求。实验表明,该模型能够有效提高检索 的性能。     

节点频度和语义距离相结合的网页正文信息抽取

提出了一种带有节点频度的扩展DOM树模型—BF-DOM树模型（Block node Frequency-Document Object Module）,并基于此模型进行网页正文信息的抽取。该方法通过向DOM树的某些节点上添加频度和相关度属性来构造文中新的模型,再结合语义距离抽取网页正文信息。方法主要基于以下三点考虑：在同源的网页集合内噪音节点的频度值很高;正文信息一般由非链接文字组成;与正文相关的链接和文章标题有较近的语义距离。针对8个网站的实验表明,该方法能有效地抽取正文信息,召回率和准确率都在96%以上,优于基于信息熵的抽取方法。     

个性化信息检索方法研究

个性化信息检索是十分有用的检索方法,用户模型能够表示用户个人的爱好与兴趣,有许多研究工作以各种方式使用用户模型扩充问句.提出一种新的基于一元语言模型的方法.它通过对包含多个主题域的长期用户模型的学习得到相关的语义内容,对问句进行扩展后进行检索,得到更接近用户兴趣的结果,然后再与伪相关反馈模型相结合,进一步提高检索性能.通过实验证明,该方法取得了较好的效果.     

基于网络本体语言的三维计算机辅助设计主模型相似性计算方法

为了提高三维计算机辅助设计(CAD)模型重用效率,针对当前三维模型检索系统中语义表达不足问题,提出了一种基于网络本体语言(OWL)表示模型语义的相似性计算方法。首先,将三维CAD产品主模型转化成以概念属性特征为基础语义对象的结构化表示模型;然后,从OWL表示模型中提取用于评价两个模型相似性的特征语义信息,构建可量化的相似元集,借助子图同构思想和Tversky算法给出了一种加权相似性计算方法;最后,通过实例验证了所提方法的有效性和可行性。实验的定量评价结果表明,该评价基准从对象本身转为两个对象特性的语义描述,能够客观反映两对比模型的相似程度。     

基于概念树扩展的中文文本检索研究

分析了概念在语义层次上的扩展,将概念树中的父子概念关系用词语的相似度进行量化。提出了检索概念权重计算的两种方法和一种基于检索概念的文本概念权重计算方法,并将这些方法用于中文文本检索,因此,构建了基于概念树扩展的两个文本检索模型。实验显示,这两个检索模型的精确率与关键词检索模型保持基本一致,召回率却得到较大提高。     

基于整数中轴骨架的3维模型检索算法

针对3维模型检索算法性能较低的问题,提出了一种基于整数中轴骨架的3维模型检索算法。在对3维模型进行姿态调整和各向同向性预处理后,提取模型的整数中轴骨架,并记录每个骨架点相应的几何信息,对提取的骨架按不同的空间区域划分,形成模型骨架二叉树。为了能够描述骨架二叉树的不同节点对模型整体相似性匹配的影响程度,为每个节点定义一个特征权值,其大小由该节点对应的骨架区域大小所决定。最后,采用由粗到细逐步淘汰的策略计算不同模型的相似度。对一个标准3维模型测试数据库的检索实验结果表明,由于将模型的拓扑结构和统计特征相结合,该算法可以得到较好的检索性能。     

面向文本检索的语义计算

随着信息社会尤其是互联网的发展,人们对文本检索的要求越来越高．作为对传统关键词匹配技术的改进,智能检索研究已经成为热点,并将是支撑下一代互联网的核心技术之一．将语义计算技术应用于文本检索,是智能检索的重要方向．文中在文本检索的两个关键技术（“标引”和“相似度计算”）中引入语义计算技术,用浅层语义来指导检索过程,提高检索准确率．针对“标引”技术,提出了语义树模型;针对“相似度计算”,基于语义张量的概念,结合自然语言处理的一些技术,提出三个可计算的窗口模型来近似语义张量的核心思想．以上工作在一定程度上实现了语义计算的功能．利用TREC数据集进行的评测表明,采用了语义计算技术后,文本检索的准确率可以提高10％左右．     

Combining topological and view-based features for 3D model retrieval

With the rapidly increasing of 3D models, the 3D model retrieval methods have been paid significant research attention. Most of the existing methods focus on taking advantage of one kind of feature. These methods can not achieve ideal retrieval results for different classes of 3D models. In this paper, we propose a novel 3D model retrieval algorithm by combining topological and view-based features. To preserve the topological structure of the 3D model, a multiresolutional reeb graph (MRG) is constructed according to the salient topological points. The view-based features are extracted from the images, which are rendered at each of the topological points. To preserve the spatial structure information of the images, we modify the bag-of-features (BOF) method by using the combined shell-sector model. We take the view-based features as the attribute information of the corresponding MRG nodes. The comparison between two 3D models is transformed to the problem of computing the similarity of the corresponding MRGs. Finally, we calculate the similarity between the query model and the models in the databases by adapting the earth mover distance method. Experimental results on two standard benchmarks show that our algorithm can achieve satisfactory retrieval performance.     

一种基于切片的三维模型检索算法*

为了更加高效地从三维模型库中检索出相似模型,提出了一种基于切片的三维模型检索算法。首先应用主元分析对三维模型进行预处理;然后对预处理后的模型在不同位置和不同方向上进行切片,根据所得切片断面的相对面积进行三维模型检索。基于该算法设计并实现了三维模型检索系统。实验采用PSB(PrincetonShape Benchmark)提供的三维模型数据库,结果表明把模型的切片截面作为三维模型的特征描述,能有效地区分不同模型,并取得了较好的检索效果。     

面向网络应用的三维树木模型简化方法研究

在网络环境下进行三维树木模型的绘制与传输,不仅对模型逼真度有着较高要求,还更需保证网络交互的实时性。由于现有的基于几何或图像的三维模型简化方法无法满足网络应用对三维树木的模型细节和网络传输速度的要求,因此提出了一种面向网络应用的三维树木模型简化方法。该方法对树木枝干部分的骨架节点进行提取,并采用非均匀的骨架简化策略对树木模型的枝干部分进行简化;此外,还利用纹理树冠方法对树冠部分进行简化,通过采用凸包纹理模板贴图重构树冠,使得重构后得到的模型与原始模型具有很好的相似度。实验和应用结果表明,面向网络应用的三维树木模型简化方法在保证视觉质量的基础上,能进一步减少模型文件的存储容量,从而提高树木模型的绘制效率及其在网络中的传输速率。     

基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。