第一届eCognition中国用户大会召开

2010年5月20日,由北京全景天地科技有限公司与德国Definiens公司联合举办的”第一届eCognition中国用户大会”在北京翠宫饭店二楼多功能厅开幕。出席本次用户大会的有中国遥感应用协会副秘书长董宇阳教授和各行业嘉宾,德国Deftnins亚太区市场负责人Dr．Waldemar Krebs等一行,还有来自全国各地的eCognition用户以及关注影像和信息提取,从事影像分类、动态监测、目标识别的各界遥感同仁。     

HMM在自然语言处理领域中的应用研究

隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的统计学机器学习技术,该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别,在生物学信息中也得到了广泛的应用。由于该模型的强大的学习能力,在自然语言处理领域逐渐得到了应用。对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析。着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题,期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM。最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究。     

基于环境一号小卫星CCD图像的滨海湿地监测研究

湿地生态系统是与森林和海洋并列的三大生态系统之一,在全球气候和环境保护中发挥着非常重要的作用,因此,湿地的监测对环境保护和人类健康至关重要。本文以渤海湾-莱州湾为研究区域,利用环境与灾害监测预报小卫星（简称HJ-1）CCD图像通过分层分类法提取滨海湿地的分布,并以黄骅市为例对湿地的变化进行景观格局的动态分析。结果表明,利用HJ-1 CCD图像进行滨海湿地的监测是可行的,且与Landsat图像相比HJ-1 CCD数据具有高获取频率和宽覆盖范围,从而可以为湿地分布和变化的监测与管理提供经济有效的支撑。对湿地景观格局的评价表明,由于人类活动的影响,近年来湿地景观正在悄然地发生变化,天然湿地逐渐减少,人工湿地相对增多,人类的影响正日益加剧,需要引起重视。     

基于最大熵模型的汉语词义消歧与标注方法

分析最大熵模型开源代码的原理和各参数的意义,采用频次和平均互信息相结合特征筛选和过滤方法,用Delphi语者编程实现汉语词义消歧的最大熵模型,运用GIS（Generalized Iterative Scaling）算法计算模型的参数。结合一些语占知识规则解决训练语料的数据稀疏问题,所实现的汉语词义消歧与标注系统,对800多个多义词进行词义标注,取得了较好的标注正确率。     

HTML表格向XML的智能转换

XML已经成为处理与管理信息的标准格式,而HTML表格被广泛应用于Web。为了充分利用与管理HTML表格信息,需要将HTML表格转换成XML。提出一种有效的处理方法,该方法包含2个部分,即表格识别与结构转换。表格识别通过检查格式、语法及语义的特征将表格提取出来并分割成值域与属性域,使用预设的表格模板分析属性域与值域间的层次结构并将其转换成XML格式。通过 300多个表格的实验表明,所提出的方法要优于传统方法,结果的准确率达86.7%。     

基于本体的需求分析和软件体系结构设计研究

传统的软件开发模式下,从提出需求到完成设计之间跨越的鸿沟是降低开发效率的主要因素。为了辅助设计人员进行高效的软件开发,文中提出一个基于本体的需求分析和软件体系结构设计方法。首先建立领域本体模型、需求本体模型和软件体系结构本体模型;接着在需求分析阶段,通过本体映射将用户需求映射到本体概念上,进行准确地需求质量评估;然后在体系结构设计阶段,通过对网上共享的设计文档进行五种维度的语义标注生成语义索引,实现跨领域的语义搜索,为设计人员提供更全面、更详细的设计文档作为参考;最后结合自己项目的特点,逐步构建、完善系统体系结构。本文将本体作为描述需求和体系结构的基础,实现了需求到设计的平滑过度,减少了设计人员和用户进行交流的时间开销,对于整体提高软件开发效率来说具有一定的帮助。     

基于MATLAB/GUI的图像语义自动标注系统

图像语义自动标注系统对大量图像数据库的图像检索起到重要的作用,并能将图像的视觉特征转化为图像的标注字信息,给检索用户带来了很大的便利。文中研究了图像自动语义标注系统的实现及有关技术,通过matlab中GUI的图形用户界面设计并实现了图像自动标注系统,该系统能较好的实现图像轮廓与颜色特征的提取。提取图像轮廓是由颜色空间来获取整体轮廓,该方法对于颜色变化比较明显的图像可以很好的提取轮廓。结合颜色特征与图像轮廓进行相似度量,从而较好的将待标注图像分类,采用特征点匹配标注图像语义关键词能够比较准确的对图像进行标注。     

义类自动标注方法的研究

句法分析不能满足汉语分析的需要,句法和语义相结合的分析方法适用于汉语分析。分析的基础要有一部语法语义词典。目前的机读词典多是语法词典,因而需要在语法词典中加入词的语义信息。《同义词词林》是一部较好的义类词典,但没有语法信息,可以《同义词词林》的分类体系对语法词典进行义类标注,得到语法语义词典。这一过程中有不一致的情况,特别地,对《同义词词林》中未收录的词就不能直接标注义类。本文采用《同义词词林》的分类体系,研究设计了一个汉语词自动义类标注算法,对北大《现代汉语语法信息词典》进行自动义类标注。实验结果较为满意,得到91%的准确率。     

AutoCAD在机构综合中的应用

利用计算机辅助设计中的图形处理技术,实现常用机构的图解法综合。作图求解精度可达到解析法的求解精度。用于解决机械原理多媒体辅助教学软件中有关机构综合问题,取得了明显的效果。     

用数据采掘方法获取汉语词性标注规则

从数据采掘的角度对汉语文本词性标注规则的获取进行研究,在满足用户规定的支持度向量的前提下,先从侯选集模式中挑选出常用模式;然后采掘出具有高可信度的产生式规则。该过程完全是自动的,而获取的规则有表达上是明确的,同时又是隐含在数据中的、用户不易发现的,实验表明：在原有统计方法的基础上,利用自动获得的标注规则作为补充,可以提高词性标注的正确率。