2D图像空间关系特征与描述词汇对齐的研究

论文摘要

众所周知,空间关系认知是人类认知的一种基础能力,智能机器如何自动构建对象间空间关系的描述已成为空间关系研究领域的重要研究方向之一,其可广泛应用于图文转换、图像检索、人机交互以及地理信息系统等多个研究领域。在以上研究领域中,空间关系描述模型的构建、改进和系统实现都具有重要的理论意义和实用价值。本文的研究是空间关系描述模型的重要组成部分,一方面基于空间关系描述模型的成果展开,一方面也可为空间关系描述提供语言词汇选择上的支持。本文主要研究如何将图像中对象的空间关系的视觉特征和其描述词汇进行关联。基于空间关系的形式化模型,可获得词汇类别与空间关系特征的对应关系。这样,2D图像空间关系特征及其描述词汇的对齐关键就在于为句子中的词汇确定其所属的词汇类别,也就是词语分类问题。根据空间关系的句式特征,本文提出了针对空间方位关系描述的基于句子模式的词语分类方法,并对该方法进行了实验,实验表明该方法可将大部分人工描述语句进行分类。在分类后,考虑方位词的构词特征,对于切分中造成的“分词碎片”提出了基于构词模式的碎片分词识别方法,此方法不仅可将一些未登录的方向词进行识别,也可帮助去掉研究中的无用词,同时增强了语料的丰富性。之后,对于少部分不能利用句子模式分类的词语,本文首先为各类别的词语建立基础词库,然后通过计算待分类词语与各基础词库中的词汇之间的相似度的方法进行分类。最后在对齐好的基础上进行细粒度的对齐,将空间方位词中的主方向、次方向和程度修饰词提取出来与方向特征进行对齐。本文的工作不但为空间关系描述模型提供了丰富的训练语料,而且通过句式分类和碎片识别为总结2D图像空间关系表达中的常用句式与方位词组成的特征做出了贡献。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和研究现状
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究现状
• 1.2 研究内容及研究意义
• 1.3 本文的组织结构
• 第二章 基础理论和框架介绍
• 2.1 空间方向关系的基本概念
• 2.1.1 空间对象
• 2.1.2 空间方向关系的定义
• 2.1.3 空间方向关系的三种参考框架
• 2.1.4 空间方向关系的特点
• 2.2 空间方向关系的形式化模型
• 2.2.1 已有的空间方向关系形式化模型
• 2.2.2 四叉树直方图空间方向关系模型
• 2.2.2.1 四叉树直方图
• 2.2.2.2 方向关系判定
• 2.3 一种空间关系自然语言描述的方法
• 2.4 本课题基于的空间方向关系描述方法的框架
• 2.4.1 框架结构图
• 2.4.2 空间对象的特征表示
• 2.4.3 空间方向关系的特征表示
• 2.5 小结
• 第三章 对齐模型相关算法的设计与实验
• 3.1 设计思路
• 3.1.1 现有对齐系统的介绍
• 3.1.2 新算法设计思路
• 3.2 基于句子模式的词语分类方法
• 3.2.1 算法设计
• 3.2.2 实验结果
• 3.3 基于构词模式的识别碎片词语的方法
• 3.3.1 算法设计
• 3.3.2 实验结果
• 3.4 小结
• 第四章 2D图像空间关系特征与描述词汇对齐的整体实现
• 4.1 语料库的建立
• 4.1.1 图像语料库的建立
• 4.1.2 人工标注语料库的建立
• 4.2 数据预处理
• 4.2.1 切分和词性标注工具
• 4.2.2 语料的切分和词性标注
• 4.3 对齐模型的整体实现流程
• 4.3.1 数据预处理
• 4.3.2 基于句子模式进行词语分类
• 4.3.3 去除无用词
• 4.3.4 基于构词模式识别碎片词语
• 4.3.5 辅助性的方法进行词语分类
• 4.3.5.1 基础词库
• 4.3.5.2 最小编辑距离结合词性
• 4.4 实验结果与分析
• 4.4.1 实验结果
• 4.4.2 实验分析
• 4.5 对比实验
• 4.6 数据库的存储
• 4.7 小结
• 第五章 空间方向关系词的细粒度对齐
• 5.1 结合词性和构词模式的方向关系词成分提取方法
• 5.2 实验结果
• 5.3 小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢