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一个具有语义优化的分布式查询处理算法

暨南理医学报(理科专版) 1988年第3期 12-18页

作者：黄小蓓张国根暨南大学计算机科学系

本文描述一个分布式关系数据库系统中具有语义优化的查询处理算法。算法的基本过程是:从原查询转换到查询图同时进行副本选择,得到T-图,经一般优化、语义优化,进而产生查询处理策略。优化的目标是总处理代价最小。语义变换过程应用了启... 详细信息

本文描述一个分布式关系数据库系统中具有语义优化的查询处理算法。算法的基本过程是:从原查询转换到查询图同时进行副本选择,得到T-图,经一般优化、语义优化,进而产生查询处理策略。优化的目标是总处理代价最小。语义变换过程应用了启发式的控制策略。

关键词：分布式数据库查询优化语义优化联接半联接

基于模式的Pattern Tree语义优化

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基于模式的Pattern Tree语义优化

第二十一届中国数据库学术会议

作者：王宇孟小峰王珊中国人民大学信息学院

XML查询被转换为Pattern Tree时,会产生冗余结点影响查询执行效率.提出了一种利用模式信息指导的Pattern Tree语义优化方法.其中心思想是根据模式信息提取结点间的语义约束关系,并利用语义约束关系删除PatternTree中的冗余结点,从而达... 详细信息

XML查询被转换为Pattern Tree时,会产生冗余结点影响查询执行效率.提出了一种利用模式信息指导的Pattern Tree语义优化方法.其中心思想是根据模式信息提取结点间的语义约束关系,并利用语义约束关系删除PatternTree中的冗余结点,从而达到减少Pattern Tree的规模.具体提出了3个判断冗余结点的规则,它不但可以判断冗余叶结点,而且可以在保留叶结点的情况下,判断冗余非叶结点.为提高判断冗余结点的效率,提出了有关的高效算法.实验证明了有关方法的可行性和高效性.

关键词：模式查询树语义优化

来源： cnki会议评论

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基于多模态联合语义感知的零样本目标检测

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 368-375页

作者：段立娟袁蓥王文健梁芳芳北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071001

零样本目标检测借助语义嵌入作为引导信息,将未见过的物体的视觉特征与类别语义嵌入映射到同一空间,根据其在映射空间的距离进行分类,但由于语义信息获取的单一性,视觉信息缺乏可靠表示,易混淆背景信息和未见过对象信息,使得视觉和语义... 详细信息

零样本目标检测借助语义嵌入作为引导信息,将未见过的物体的视觉特征与类别语义嵌入映射到同一空间,根据其在映射空间的距离进行分类,但由于语义信息获取的单一性,视觉信息缺乏可靠表示,易混淆背景信息和未见过对象信息,使得视觉和语义之间很难无差别对齐。基于此,借助视觉上下文模块捕捉视觉特征的上下文信息,并通过语义优化模块对文本上下文和视觉上下文信息进行交互融合,增加视觉表达的多样化,使模型感知到前景的辨别性语义,从而有效地实现零样本目标检测。在MS-COCO的2个划分数据集上进行实验,在零样本目标检测和广义零样本目标检测的准确率和召回率上取得了提升,结果证明了所提方法的有效性。

关键词：目标检测零样本目标检测多模态上下文感知语义优化

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基于语义的虚拟场景的优化设计与实现

基于语义的虚拟场景的优化设计与实现

作者：安峰葶四川师范大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、多媒体技术以及通信技术发展,虚拟现实技术在国防、旅游、教育等方面得到了广泛的应用。虚拟现实是通过计算机技术、传感器技术、多媒体技术将现实的场景或者模拟的场景通过一些感知设备,让用户有身临其境的感觉。虚拟... 详细信息

随着计算机技术、多媒体技术以及通信技术发展,虚拟现实技术在国防、旅游、教育等方面得到了广泛的应用。虚拟现实是通过计算机技术、传感器技术、多媒体技术将现实的场景或者模拟的场景通过一些感知设备,让用户有身临其境的感觉。虚拟现实技术在教育方面的应用也非常广泛,通过虚拟现实技术将使课本的内容更加通俗易懂,提高了学生的学习效率。随着移动互联网技术的发展,通过移动终端进行观看三维虚拟现实场景也变得越来越普遍,但是由于三维虚拟场景的数据量比较大,而一些移动设备的硬件配置比较低,在渲染三维虚拟场景时将会困难,所以提出了先将虚拟场景进行优化,优化之后再在移动客户端进行渲染,达到观看流畅的目的。对于对虚拟三维场景的优化,有前端优化和后端优化,前端优化是指在服务器端先对三维场景进行优化。后端优化是指在移动终端中进行渲染时进行优化。在本文中提出的语义优化就是指前端优化。语义优化是指通过对虚拟三维场景建立语义模型,然后根据定义的语义模型建立优化方法,在优化方法中使用了基本的优化类型,并且通过提供的优化程序界面,用户可以选择一个或多个优化方法进行优化。

关键词：虚拟现实教育语义优化移动终端

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论基于语义的分布式查询优化

广东民族学院学报 1998年第4期 67-71页

作者：韩腊萍广东民族学院计算机科学系广州510633

本文在了解分布式数据库概念及分布式查询优化方法的基础上，主要讨论了如何利用语义信息对分布查询进行优化，以期达到提高查询效率，缩短响应时间的目的。

关键词：分布式数据库查询优化语义优化查询效率

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漫画语义建构中的优化整合

安阳师范学院学报 2018年第4期 108-112页

作者：杨国萍江苏理工学院外国语学院江苏常州100191

漫画语义建构反映大脑认知思维过程。传统漫画研究多注重人文解读,忽略其隐性的语义认知构建过程。研究表明漫画语义建构是不同概念空间元素整合的结果,受漫画语用功能驱动。概念整合理论的优化机制能够帮助漫画创作者和读者选择不同空... 详细信息

漫画语义建构反映大脑认知思维过程。传统漫画研究多注重人文解读,忽略其隐性的语义认知构建过程。研究表明漫画语义建构是不同概念空间元素整合的结果,受漫画语用功能驱动。概念整合理论的优化机制能够帮助漫画创作者和读者选择不同空间中的元素和关键关系建构漫画新颖语义。相关优化机制根据语用目的不同,相互合作或相互竞争,促使整幅漫画达到幽默或讽刺的艺术效果。

关键词：漫画语义优化概念整合优化原则

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基于RGB-D视频序列的动态场景语义解析

基于RGB-D视频序列的动态场景语义解析

作者：刘睿华南理工大学

学位级别：硕士

近年来视觉SLAM被广泛应用于各种机器人任务场景当中,日渐复杂的视觉任务对场景模型表达语义信息的能力提出了更高的需求。由于深度学习方法在视觉领域呈现的有效性,许多研究使用网络层替换SLAM中的功能模块,使系统适用于特殊场景。然... 详细信息

近年来视觉SLAM被广泛应用于各种机器人任务场景当中,日渐复杂的视觉任务对场景模型表达语义信息的能力提出了更高的需求。由于深度学习方法在视觉领域呈现的有效性,许多研究使用网络层替换SLAM中的功能模块,使系统适用于特殊场景。然而现有方法存在着以下不足:第一,经典的SLAM方法对场景做出了静态假设,场景中动态对象的遮挡及运动干扰使得SLAM系统的定位和建图性能下降,现有方法使用几何或深度学习方法剔除场景中动态对象以排除干扰,但未能进一步有效利用场景中的动态语义信息对SLAM进行优化。第二,现有的语义建模方法将语义标注与地图基元进行对应,未能实现实例级别的语义标注,在实际应用中难以发挥作用,且场景中的动态对象被剔除于建模环节之外,使得场景模型语义信息不够完整。本文提出的DSP-SLAM方法针对以上问题做出了以下的工作:第一,基于现有的SLAM前端处理动态对象时使用的运动检测与删除方法,本文重新定义了动态对象及剔除的标准,并且针对运动情况提出语义ICP算法,通过决策是否使用动态对象参与相机位姿计算,在动态场景下跟踪精度提升的同时保证在一般场景下与先进方法具有同等水平的跟踪性能。第二,为了进一步利用场景中的动态对象约束和场景语义信息,提出了融合动态对象运动自约束与语义对应的SLAM后端因子图优化方法,并给出了因子图的构建模型及目标优化函数的推导过程。第三,在建图环节分别对静态场景和运动对象使用语义八叉树建图,在场景模型中同时维护了静态、动态语义结果。借此,动态对象能被正确显示并且随着对象运动更新位姿。实验结果表明,本文DSP-SLAM方法在TUM动态场景序列上绝对轨迹误差精度达到厘米级,与ORB SLAM2相比误差降低了一个数量级;同时在静态场景图像序列上DSP-SLAM前端通过语义ICP算法取得了高于Dyna SLAM的精度。DSP-SLAM后端基于GTSAM改进图优化技术,融合了动态与语义约束因子,在一些数据集上使误差在前端优化的基础上进一步减少了8%,证明了DSP-SLAM的因子图优化方法的科学性和有效性。DSP-SLAM最终给出了带有动态信息标注的语义场景结果。

关键词： SLAM 动态对象语义优化场景解析因子图优化

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基于CCA子空间的自动图像标注与应用研究

基于CCA子空间的自动图像标注与应用研究

作者：韩昌刚安徽大学

学位级别：硕士

自动图像标注(AIA)是图像检索领域中一个十分重要的研究工作。自从AIA技术诞生以来,人们对其的研究就从未终止。对于如何获取有效的描述图像语义信息的图像特征,以及如何构建有效的标注模型,还有如何对已经标注出的图像候选标注词进行... 详细信息

自动图像标注(AIA)是图像检索领域中一个十分重要的研究工作。自从AIA技术诞生以来,人们对其的研究就从未终止。对于如何获取有效的描述图像语义信息的图像特征,以及如何构建有效的标注模型,还有如何对已经标注出的图像候选标注词进行优化。这些对于解决图像标注中的“语义鸿沟”问题是十分重要的。有效的标注模型或方法的构建,对于改进AIA的性能与效率会起到很重要的作用。 (1)研究了依据典型相关分析(CCA)组合颜色与纹理特征的方法。该策略首要考虑的问题是图像特征的提取。通过对比现有特征信息的优劣不同,选取颜色与LBP纹理算子,作为要进行融合的特征参数。凭借CCA在这方面的优势,获得了优良的表达视觉语义的信息。该方法解决了图像特征经常不能有效的描述图像的语义信息的问题。对于提高图像的检索与标注效率,起到了很重要的促进作用。同时该特征也是用来为后续内容的图像标注做基础的。本文进行自动图像标注所使用的图像特征就是通过该方法得来的。通过实验验证,也证明了此种特征的有效性。 (2)为了提高自动图像标注精度,利用CCA技术,结合高斯混合模型(GMM)模型,研究了一种基于CCA和GMM的自动图像标注算法。该算法借助于CCA对选取图像的两种全局图像参数进行处理,减除了因单种特征描述图像的不足。还避免了由不完美的分割算法带来的表达语义不清错误。使用此新的特征来标注图像。利用GMM来估计图像特征与标注词的联合概率密度,得到其概率分布,构筑标注模型。在Coral5k图像集上进行验证,表明了此方法对于图像标注,性能上有了提高。 (3)利用图像特征和标注词特征之间的关系,将这两种特征进行CCA融合,形成了一个结合CCA的标注与优化策略。该方法使用图像的局部特征,同时考虑到了图像的低层特征与标注词特征之间的相关性。利用典型相关分析(CCA)来探究这种关系,得到了CCA子空间特征,这是两种特征之间最有用的信息。为了使得图像的特征所在空间一致,将待标注图像局部参数信息通过CCA典型变量投影到与训练集CCA特征一致的空间。使用该特征,结合GMM模型,和贝叶斯分类器来构筑标注模型。同时对于计算出的候选词组,根据关键词之间的相似关系,执行标注优化。该方法在低层图像特征与高层的图像语义之间构建了一个非常有用的“桥梁”。为了测试该方法的有效性,在JMLR2003图像集上,进行了验证,实验表明,以查准率、查全率为评价标准,该方法使得图像的标注性能有了很大的提高。 (4)将图谱的理论引入AIA中,借助图论的知识来改进标注的性能,研究了基于K-调和均值谱聚类算法(KHMSC)的自动图像标注算法。在K-均值的基础上,加入了调和概念,结合谱聚类的知识形成KHMSC算法。最主要的是,该算法通过二次聚类,得到用来表示图像语义的区域语义块。首先,在关键词向量空间利用KHMSC聚类,形成n个语义类概念。而后,在每一个类所在的图像特征空间内执行第二次聚类,相似的特征就会被聚集到一起,这样就形成了k个语义块。使用Davies-Bouldin指数来确定最优的语义块数目。该方法使用的特征也是通过CCA来进行提取的。这些语义块与关键词间的概率就是该方法所需要求取的统计变量信息。使用多重伯努利模型来估计此分布信息。最后利用朴素贝叶斯模型来得到标注词与测试图像的联合概率分布,构筑此标注模型。将概率分布最大的前R个标注词作为最后的图像标注词组。同样,我们在JMLR2003图像集上,验证了此图像标注算法的性能,证明该方法对构建图像低层特征与高层语义之间的一致性信息是有用的。典型相关分析对于研究图像的不同视觉特征之间的关系是非常重要的。利用这个性质来抽取表达图像视觉信息的准确特征。在此基础上,借助不同的图像标注算法来进行图像标注。本文从图像的特征提取、构筑有效的标注模型、对得到的标注词进行优化三个方面来改进图像标注的性能。取得了很好的效果。

关键词：图像标注典型相关分析特征提取谱聚类语义优化

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关系模型的查询优化探讨

武汉水利电力大学（宜昌）学报 1998年第4期20卷 52-55页

作者：辛雅莉堵瑞先周学君武汉水利电力大学(宜昌)教育技术中心

提出了针对一般关系模型ＤＢＭＳ的优化策略进行查询语义优化的思想，并给出了几种查询语义优化方法，此方法方便。

关键词：关系模型查询优化策略语义优化数据库