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语法事件与语义事件——面向人工智能的语言研究

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长江学术 2020年第2期 83-98页

作者：萧国政武汉大学文学院湖北武汉430072

本文是智能语言学的语法事件和语义事件研究。语法事件是关涉语言生成的事件,语义事件是关乎自然语言意义理解的事件,语法事件讨论谓语动词的事件索引类型、语法功能以及不同索引类谓词的类意义赋值,语义事件讨论其不同哲学空间的表现,... 详细信息

本文是智能语言学的语法事件和语义事件研究。语法事件是关涉语言生成的事件,语义事件是关乎自然语言意义理解的事件,语法事件讨论谓语动词的事件索引类型、语法功能以及不同索引类谓词的类意义赋值,语义事件讨论其不同哲学空间的表现,不同语法单位的事件语义理解和结构化,并同时观照语言事件研究中溢现的人类智能表现。

关键词：语法事件语义事件智能语言学语言结构化新戴维森分析法+

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多线索多层次的视频语义事件检测模型

科技信息 2009年第30期 30-30,32页

作者：毕殿杰安徽财经大学信息工程学院

视频语义事件检测分析技术是近年来研究的热点问题。本文综合考虑视频语义事件多线索的特点以及事件之间的层次关系,在前人研究成果的基础上,基于动态贝叶斯网络提出了多线索多层次视频语义事件检测模型,该模型具有较高的查全率和查准率... 详细信息

视频语义事件检测分析技术是近年来研究的热点问题。本文综合考虑视频语义事件多线索的特点以及事件之间的层次关系,在前人研究成果的基础上,基于动态贝叶斯网络提出了多线索多层次视频语义事件检测模型,该模型具有较高的查全率和查准率,较强的鲁棒性,是一种很有前景的视频语义分析模型。

关键词：语义事件检测多线索多层次

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语法事件与语义事件

语言文字学 2020年第9期

作者：萧国政

本文是智能语言学的语法事件和语义事件研究。语法事件是关涉语言生成的事件，语义事件是关乎自然语言意义理解的事件，语法事件讨论谓语动词的事件索引类型、语法功能以及不同索引类谓词的类意义赋值，语义事件讨论其不同哲学空间的表... 详细信息

本文是智能语言学的语法事件和语义事件研究。语法事件是关涉语言生成的事件，语义事件是关乎自然语言意义理解的事件，语法事件讨论谓语动词的事件索引类型、语法功能以及不同索引类谓词的类意义赋值，语义事件讨论其不同哲学空间的表现，不同语法单位的事件语义理解和结构化，并同时观照语言事件研究中溢现的人类智能表现。

关键词：语法事件语义事件智能语言学语言结构化新戴维森分析法+ grammatical event semantic event intelligent linguistics language structuring Neo-Davidsonian analysis+

来源：人大复印报刊资料评论

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基于本体的视频语义内容分析

计算机科学 2009年第7期36卷 170-174,178页

作者：白亮刘海涛老松杨卜江国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙410073

随着视频数据的大量涌现,迫切需要有效的方法在语义层理解和管理视频数据。新的多媒体标准,如MPEG-4、MPEG-7等,对操纵和传输视频对象及元数据提供了基本的功能框架。但重要的是,视频数据的语义层内容大部分超出了标准涉及的范围。提出... 详细信息

随着视频数据的大量涌现,迫切需要有效的方法在语义层理解和管理视频数据。新的多媒体标准,如MPEG-4、MPEG-7等,对操纵和传输视频对象及元数据提供了基本的功能框架。但重要的是,视频数据的语义层内容大部分超出了标准涉及的范围。提出了一个基于本体的视频语义内容分析框架,采用领域本体定义目标领域中的高层语义概念及语义概念在上下文间的关系;为增强视频语义分析能力,将低层特征(如视觉和听觉)和视频内容分析算法集成进本体中;采用OWL(Web Ontology Language)作为本体建模语言;根据不同的感知内容和低层特征,定义描述逻辑(Description Logic,简称DL)描述不同的视频特征和处理算法如何应用于应用视频分析;采用时域描述逻辑(Temporal Description Logic,简称TDL)来描述语义事件,并且提出一个推理算法进行事件探测。提出的框架在足球视频领域进行了实验验证,得到了令人满意的实验结果。

关键词：本体语义内容分析语义事件

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基于HMM的足球视频语义分析研究

计算机工程与设计 2008年第19期29卷 5002-5005页

作者：彭利民广州体育学院计算机应用教研室广东广州510500

针对视频高层语义分析问题,文章结合足球比赛的领域知识,按照足球比赛转播、视频编辑的一般规律,根据足球比赛语义事件随机性的特点,选择特定的视频物理特征,应用HMM(隐马尔科夫模型)分析视频的语义结构,确定视频和HMM模型中各元素的对... 详细信息

针对视频高层语义分析问题,文章结合足球比赛的领域知识,按照足球比赛转播、视频编辑的一般规律,根据足球比赛语义事件随机性的特点,选择特定的视频物理特征,应用HMM(隐马尔科夫模型)分析视频的语义结构,确定视频和HMM模型中各元素的对应关系,构建一个基于HMM的视频语义分析框架,并通过进行足球视频HMM参数的训练,得到视频各语义事件的HMM模型,达到视频语义自动分析的目的。

关键词：足球视频视频分析隐马尔科夫模型语义事件随机过程

基于SOA与RFID的移动网络资源管理集成平台的研究

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基于SOA与RFID的移动网络资源管理集成平台的研究

作者：邓科北京交通大学

学位级别：硕士

移动公司的网络设备分布于各地市机房,又常常需要进行拆闲补忙和基站载波调等变更工作,同时还有大量的新增设备入网,造成资产清查和设备调动管理工作十分艰巨。通过引入REID技术,替换了传统资产管理方式中的前台人工数据采集,实现了远... 详细信息

移动公司的网络设备分布于各地市机房,又常常需要进行拆闲补忙和基站载波调等变更工作,同时还有大量的新增设备入网,造成资产清查和设备调动管理工作十分艰巨。通过引入REID技术,替换了传统资产管理方式中的前台人工数据采集,实现了远程、动态、实时的网络设备与资源的数据采集,同时形成了全智能化的设备资产管理系统,从而大大提高设备利用率,降低运营成本。但随着RFID相关系统的引入,势必会产生与移动公司原有信息系统以及今后将要规划入网的企业应用之间的集成问题。本论文根据国内外RFID与移动网络资源管理的发展现状与趋势,研究并建立了SOA架构上基于RFID的移动网络资源管理集成平台模型。在该模型中利用RFID接入中间件对网络资源的多维信息进行包装,同时结合数据仓库技术和语义事件的包装解析技术,产生基于服务级的应用接口,从而实现在SOA框架上和其他OSS系统松耦合的集成,形成对异构数据的统一管理、统计分析,进而大大提高设备利用率,降低运营成本,实现了对数量庞大的移动设备进行直观、高效、灵活的管理。本论文的主要研究成果有:构建了基于RFID和SOA的移动网络资源管理集成平台模型;将数据仓库中的多维视图模型技术引入系统,初步建立了基于移动业务的RFID多维视图模型;提出基于RFID的语义事件封装模型;灵活运用了基于角色访问控制的安全机制。

关键词： RFID SOA 多维视图语义事件

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视频运动模式分析及其在行为识别中的应用

视频运动模式分析及其在行为识别中的应用

作者：杨洲北京工业大学

学位级别：硕士

视频行为识别是计算机视觉领域的热点研究方向之一,在视频智能化分析、监控视频异常行为检测和人机交互等领域有广阔的应用前景。视频数据不仅包含空间域表观信息,还包含时间域运动信息,而且在很多视频如体育视频中,运动信息与行为有很... 详细信息

视频行为识别是计算机视觉领域的热点研究方向之一,在视频智能化分析、监控视频异常行为检测和人机交互等领域有广阔的应用前景。视频数据不仅包含空间域表观信息,还包含时间域运动信息,而且在很多视频如体育视频中,运动信息与行为有很大相关性,是行为识别中常用的数据模态。如何提取有效的运动信息并用于行为识别是一个非常值得研究的问题。视频中的运动信息包括全局运动和局部运动。目前的行为识别算法大多采用光流估计来获取帧间运动场,其本质上是全局和局部运动相互叠加的混合运动。实际上,全局和局部运动来自于不同的主体,全局运动是相机运动的结果,它体现了拍摄者的意图;局部运动来自于镜头中的人或物体。有些视频如监控视频中,局部运动通常和事件直接相关,是我们关注的,外界环境干扰引起的相机运动而产生的全局运动有可能是一种噪声。有些视频如体育视频中,局部运动是由事件的主体——运动员产生,而相机运动是为了更好地表达事件,因此二者之间有较强的关联性,但不同类型的比赛视频如NCAA、NBA、CBA等篮球比赛中,同一事件的转播方式不完全相同,全局运动不完全一致。因此,为了提升行为识别的性能,有必要将全局和局部运动分别考虑。论文面向全局和局部运动分离及其在行为识别中的应用开展研究。主要研究工作如下:(1)提出一种适用于行为识别任务的单变量全局运动模型。在面向行为识别的视频如体育视频中,常见的相机运动包括平移、缩放和摇动。在已有全局运动模型中,平移变换模型和仿射变换模型无法精确表达摇动变换,透视变换模型可以表达上述所有相机运动但是模型参数过多,较为复杂。针对这一问题,本文通过分析基本的相机运动的特点,提出了一种单变量全局运动模型,引入二次方项精确表达摇动变换,同时水平和垂直方向运动独立表示降低模型复杂度。对比实验结果表明,提出模型在复杂度和全局运动表达准确性方面取得了较好平衡,适用于行为识别应用中的全局运动建模,为全局和局部运动估计奠定基础。(2)全局运动估计算法研究。全局运动由相机运动产生,具有空间移不变特点,因此可以由局部区域的全局运动点来估计适用于整幅图像的全局运动参数。已有RANSAC算法即通过多次随机采样像素点来估计模型参数,但耗时较高且估计精度存在不确定性。针对这一问题,本文首先提出了基于统计分析的全局运动估计算法,基于局部运动出在视频帧边缘区域的概率比较低这一特点,由图像四个边缘上的像素点通过统计分析估计全局运动模型参数,算法具有运算速度快的优点。但如果边缘区域有运动目标,则参数估计精度会受到影响。本文进一步提出了基于迭代优化的全局运动估计算法,逐步去除包含局部运动的异常点,由越来越多的只有全局运动的点拟合得到模型参数。迭代优化算法得到精确的模型估计结果,然而迭代运算耗时长,且无法进行并行计算。最后,本文提出了基于神经网络的全局运动估计算法,设计神经网络结构,初步实现由混合光流到全局运动的端到端计算。对比已有RANSAC算法,三种算法有各自的优缺点,基于统计分析的算法运算速度最快,但参数估计误差较大;基于迭代优化的算法参数估计准确性最优,但运行速度需提升;基于神经网络的算法模型设计比较初步,运算速度较快,但参数估计精度还不能令人满意。(3)基于运动模式的行为识别。首先,基于上一步的全局运动估计结果,提出了一种基于时空域阈值的局部运动估计算法,通过空间域和时间域两阶段优化,有效抑制场景中的非局部运动分量,从混合运动中分离出局部运动。进一步基于局部运动模式(局部运动变化规律)进行行为识别。在UCF101上的实验结果表明,在行为识别任务中,局部运动模式在准确性和收敛性方面均优于混合运动模式。最后,以篮球比赛视频为研究对象,基于分离的全局和局部运动,采用双流3D卷积神经网络实现全局和局部运动模式的特征提取与融合,并最终应用于群体行为识别。在此基础上,结合场景关键区域(篮筐区域)的视觉特征变化规律,将基于运动模式的群体行为识别与基于关键视觉信息的成功失败分类相结合,实现篮球语义事件识别。在NCAA上的实验结果表明,融合全局和局部运动模式能够有效提升群体行为识别性能。运动模式和视频关键视觉信息相结合的语义事件识别算法取得最好性能。

关键词：行为识别运动模式全局运动估计局部运动估计群体行为识别统计分析迭代优化神经网络语义事件关键视觉信息

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“动+介+宾”结构研究

“动+介+宾”结构研究

作者：贾韵坛南京师范大学

学位级别：硕士

本文研究的对象是现代汉语“动+介+宾”格式。以往涉及到此类结构的研究多是对个别介词形式方面和层次划分问题的研究,本文试图从认知角度系统地对进入该格式的各部分做出考察分析。文章以进入该格式中“于、自、以、向、往、在、到、... 详细信息

本文研究的对象是现代汉语“动+介+宾”格式。以往涉及到此类结构的研究多是对个别介词形式方面和层次划分问题的研究,本文试图从认知角度系统地对进入该格式的各部分做出考察分析。文章以进入该格式中“于、自、以、向、往、在、到、给”八大介词为纲,对格式中的动词进行表义特征的考察,并分析进入该格式的宾语类型,归纳该结构的语义事件,分别归纳出以“于、自”为代表的起点语义事件、以“向、往”为代表的方向语义事件和以“到、在、给”为代表的终点语义事件。最后考察了“动+介+宾”结构的历时演变,分析“动+介+宾”和“介+宾+动”之间的关系,并对其作出认知方面的解释。

关键词： “动+介+宾” 表义特征语义事件历时考察认知分析

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足球视频智能分析关键技术和系统

足球视频智能分析关键技术和系统

作者：付亨北京工业大学

学位级别：硕士

在全面建成小康社会的关键时期,振兴和发展足球运动,对于建设体育强国、促进经济社会发展、实现中华民族伟大复兴的中国梦具有重要意义。研究足球视频的智能分析在体育人才培养、赛视转播、辅助教练、辅助裁判等方面有非常广阔的应用前... 详细信息

在全面建成小康社会的关键时期,振兴和发展足球运动,对于建设体育强国、促进经济社会发展、实现中华民族伟大复兴的中国梦具有重要意义。研究足球视频的智能分析在体育人才培养、赛视转播、辅助教练、辅助裁判等方面有非常广阔的应用前景。论文面向足球视频中的多目标跟踪和群体行为识别任务开展研究,主要研究内容包括:第一,针对足球视频分析数据集缺乏的问题,建立了面向足球视频的多目标跟踪任务数据集MOT-Soccer和群体行为识别任务数据集Soccer Net-Event。前者包括10段视频,包含共计约16万目标位置标注,可以为多目标跟踪研究提供数据支持。后者是由数据集Soccer Net改进得到的,包括3类事件共计734个语义事件视频实例,可以为足球视频语义分析研究提供数据支持。第二,提出了一种基于运动特征的在线多目标跟踪算法。通过分析经典多目标跟踪方法Deep SORT的特点,面向固定镜头视频的多目标跟踪任务,提出了MF-SORT方法。该方法在数据匹配时更加关注目标的运动特征,并且取得了性能与效率的平衡。实验结果表明,提出方法在MOT Challenge和自建数据集MOTSoccer数据集上均取得了跟踪性能的进步。第三,提出了一种融合个体与场景特征的群体行为识别方法。首先利用图像目标的个体特征以及全局场景特征作为多模态信息,然后利用序列模型GRU对这些信息进行有效编码和全局推理。最后,基于注意力机制,从时域角度整合了推断模块的输出信息,完成语义事件识别。不仅在自建数据集Soccer Net-Event中实现了足球语义事件的识别功能,而且在Collective Activity数据集上的对比实验结果也表明,提出方法具备鲁棒的群体行为识别性能。最后,开发了足球视频智能分析应用系统,基于上述两个关键技术研究成果,设计形成了球员跑动距离自动统计系统和足球视频语义事件信息查询系统。前者可以由输入视频估计关键运动员的跑动距离,为运动员技术数据提取提供支持。后者可以通过输入查询指令检索并显示其对应信息,为用户展示足球语义事件的识别结果。完成了针对足球视频智能分析关键技术的功能化应用实现。

关键词：智能分析个体特征场景特征跑动距离语义事件