一种基于本体的地理多维语义信息组织方法

针对地理信息元数据的语义关联特性和多维特性,提出了一种组织地理信息的方法。基于本体论描述不同地理信息元数据之间的语义关联特性;在此基础上,通过维层次编码量化在本体中所描述的层次结构;通过X树组织和检索处理后的多维数据,最后给出应用实例,说明理论的可用性。     

基于语义位置保护的轨迹隐私保护的k-CS算法

针对轨迹数据隐私保护算法数据可用性低及易受语义位置攻击和最大运行速度攻击等问题,提出了一种在路网环境中基于语义轨迹的隐私保护算法——k-CS算法。首先,提出了两种路网环境中针对轨迹数据的攻击模型;然后,将路网环境中基于语义轨迹的隐私问题定义为k-CS匿名问题,并证明了该问题是一个NP难问题;最后,提出了一种基于图上顶点聚类的近似算法将图上的顶点进行匿名,将语义位置由相应的匿名区域取代。实验对所提算法和轨迹隐私保护经典算法（k,δ）-anonymity进行了对比,实验结果表明：k-CS算法在数据可用性、查询误差率、运行时间等方面优于（k,δ）-anonymity算法;平均信息丢失率比（k,δ）-anonymity算法降低了20%左右;算法运行时间比（k,δ）-anonymity算法减少近10%。     

基于深度语义模型的乳腺X线图像检索

图像特征是基于内容的图像检索（Content-based image retrieval,CBIR）的关键,大部分使用的手工特征难以有效地表示乳腺肿块的特征,底层特征与高层语义之间存在语义鸿沟。为了提高CBIR的检索性能,本文采用深度学习来提取图像的高层语义特征。由于乳腺X线图像的深度卷积特征在空间和特征维度上存在一定的冗余和噪声,本文在词汇树和倒排文件的基础上,对深度特征的空间和语义进行优化,构建了两种不同的深度语义树。为了充分发挥深度卷积特征的识别能力,根据乳腺图像深度特征的局部特性对树节点的权重进行细化,提出了两种节点加权方法,得到了更好的检索结果。本文从乳腺X线图像数据库（Digital database for screening mammography, DDSM）中提取了2 200个感兴趣区域（Region of interest,ROIs）作为数据集,实验结果表明,该方法能够有效提高感兴趣肿块区域的检索精度和分类准确率,并且具有良好的可扩展性。     

基于几何-语义联合约束的动态环境视觉SLAM算法

传统视觉同步定位和地图构建（Simultaneous localization and mapping, SLAM）算法建立在静态环境假设的基础之上,当场景中出现动态物体时,会影响系统稳定性,造成位姿估计精度下降。现有方法大多基于概率统计和几何约束来减轻少量动态物体对视觉SLAM系统的影响,但是当场景中动态物体较多时,这些方法失效。针对这一问题,本文提出了一种将动态视觉SLAM算法与多目标跟踪算法相结合的方法。首先采用实例语义分割网络,结合几何约束,在有效地分离静态特征点和动态特征点的同时,进一步实现多目标跟踪,改善跟踪结果,并能够获得运动物体的轨迹和速度矢量信息,从而能够更好地为机器人自主导航提供决策信息。在KITTI数据集上的实验表明,该算法在动态场景中相较ORB-SLAM2算法精度提高了28%。     

一种用于MAM的语义可扩展视频编目与检索方法

针对媒体资产管理系统(media assetmanagement,MAM)对视频检索有着精确定位的特殊要求,提出了一种新的编目与检索方法,该方法结合了基于内容检索和基于手工检索的优点。首先采用主元分析(PCA)的方法对视频图像帧的高维特征进行降维,实现镜头自动分割,并对大量存在的新闻相似镜头进行语义自动标注,然后实现视频编目语义的动态更新与扩展。实验结果表明该方法有效、可行,大大提高了编目工作的效率以及编目语义的质量。     

结合语义和多层特征融合的行人检测

遮挡及背景中相似物干扰是行人检测准确率较低的主要原因.针对该问题,提出一种结合语义和多层特征融合(Combining semantics with multi-level feature fusion,CSMFF)的行人检测算法.首先,融合多个卷积层特征,并在融合层上添加语义分割,得到的语义特征与相应的卷积层连接作为行...     

基于本体语义映射的数据集成机制研究

数据集成的难点是如何解决数据之间的语义异构问题,本文利用本体在语义集成上的优点,提出了一种基于本体语义映射的数据集成框架。根据本体概念的定义及其结构,给出了一种本体语义映射算法,该算法通过属性集合间的比较确定概念语义关系,在计算概念相似度时,考虑了概念名称、概念属性集合和相关概念的语义信息。最后通过概念的属性集映射算法和概念映射算法实现了本体语义映射,从而重点解决了数据集成中的语义映射问题。     

基于全融合网络的三维点云语义分割

为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络。网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成。特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进行逐级特征编码,提取点云数据的多尺度特征;然后通过渐进式特征解码器对高层语义特征进行逐层解码,得到点云的渐进式解码特征。同时,多尺度特征解码器对提取的点云多尺度特征分别进行特征解码,得到点云多尺度解码特征。最后将渐进式解码特征与多尺度解码特征融合,输入语义分割头部实现点云的语义分割。全融合网络增强了网络特征提取能力的鲁棒性,实验结果也验证了该网络的有效性。     

一种基于语义吸引的节点规模估计方法

节点规模是各种分布式应用的基础信息,节点波动的大规模网络环境要求节点规模估计方法具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,已有的节点规模估计方法多侧重于某个方面的优化而未能充分权衡计算精度和鲁棒性.提出一种基于语义吸引的节点规模估计方法——SEBSA(a network size estimation method based semantic attraction).SEBSA将每个节点标识所对应的实数区间上的哈希值作为语义信息,节点通过与哈希值临近的节点周期性地交换哈希空间上的邻居信息,以快速吸引与自己哈希值最近的一组节点,测量该组节点哈希值的平均间距以估计节点规模.理论分析和实验结果表明,相对于已有方法,SEBSA在节点频繁波动的网络环境中仍然能够快速地提供准确的节点规模信息.     

汉语框架语义角色的自动标注

基于山西大学自主开发的汉语框架语义知识库(CFN),将语义角色标注问题通过IOB策略转化为词序列标注问题,采用条件随机场模型,研究了汉语框架语义角色的自动标注.模型以词为基本标注单元,选择词、词性、词相对于目标词的位置、目标词及其组合为特征.针对每个特征设定若干可选的窗口,组合构成模型的各种特征模板,基于统计学中的正交表,给出一种较优模板选择方法.全部实验在选出的25个框架的6 692个例句的语料上进行.对每一个框架,分别按照其例句训练一个模型,同时进行语义角色的边界识别与分类,进行2-fold交叉验证.在给定句子中的目标词以及目标词所属的框架情况下,25个框架交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%和61.62%.