Spectral matching algorithm based on nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform

A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image into...     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。     

铜仁市碧江区土地利用变化的时空特征及其驱动因素

揭示当前多重因素驱动作用下,以铜仁市碧江区为例探究其土地利用的时空变化特征及其驱动因素分析对地区土地集约利用和粮食安全具有重要意义。基于2009年、2017年landSat高清影像为数据源并结合野外调查验证,通过土地利用动态相关指标以及转移矩阵计算,揭示出了碧江区土地利用变化幅度、速率的演变规律,运用核密度估计方法探究区域土地利用变化的时空集聚特征和差异。结果显示:碧江区土地利用主要是以有林地、灌木林地、草地、旱地为主,其次是以城镇用地、水田和农村居民用地为主。2009—2017年,碧江区土地利用类型变化的幅度和速率均呈现出明显的特征和差异,其中城镇用地利用幅度最大,道路和城镇用地利用变化速率最快,其率值分别为59%、16.81%。碧江区土地利用转换较大的是以城镇建设用地和道路为主,旱地转为城镇用地的面积最多,其转换面积为90.40 km~2;土地利用转换的空间演变呈现出3种变化模式,其主要以城乡向外扩展、道路指向性和农村居民点就近利用模式存在,土地利用空间集聚主要集中于碧江区中部向东部移动趋势。影响碧江区的土地利用变化的驱动因素主要是以社会经济、地形地貌、政府政策、人口以及产业结构调整共同作用的结果。     

Horspool扩展算法在方块苗文模式匹配中的应用

分析了Horspool算法的原理及特点,提出了一种适用于方块苗文环境的字符串模式匹配算法.该算法结合方块苗文的编码方式及字符串查找的特点,通过对Horspool算法中的字符处理单位进行扩展来适应方块苗文的字符串匹配.实验结果表明,在单字词、双字词和多字词的方块苗文字符串匹配过程中,该算法均呈现出较好的性能,能够用于解决方块苗文的快速检索问题.     

长江经济带新型城镇化时空格局演变及影响因素研究

从经济、人口、社会发展、基础设施、城乡统筹和生态环境等6个方面建立新型城镇化发展水平的评价指标体系,运用熵值法、空间自相关分析法和灰色关联分析法等方法对长江经济带2003年、2009年和2014年110个地级及以上城市新型城镇化水平的时空格局及影响因素进行分析.结果表明：1)长江经济带市域间新型城镇化水平差异明显,西部差异大于中部大于东部;2)新型城镇化水平整体呈现出波动上升的态势,从东西方向上看,东部发展水平较稳定,中西部发展水平波动明显;3)新型城镇化中高、中等、中低和低水平区都呈现显著的空间集聚状态,但低水平区的连续分布状态有逐渐被“冲散”且面积减小的趋势;4)长江经济带新型城镇化水平五个类型区的影响因素各异,总体差异较显著.     

结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注

针对原始运动捕获数据结构复杂、语义模糊的问题,提出一种结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注方法.首先,利用概率主成分分析将运动序列划分为具有特定语义的运动片段.然后,将运动片段的欧拉角数据转换为人体各个关节点的三维空间位置坐标数据,统一骨骼长度,提取运动数据的2种互补性几何特征,并分别归一化.再次,运用傅里叶时间金字塔模型构建运动片段完整的时空特征.最后,利用已训练的随机森林分类器对各个运动片段进行标注.结果表明:该方法能够对具有不同语义的复杂运动序列进行有效标注,且可用于不同表演者,具有一定的实用性和通用性.     

句法增强的UCCA语义分析方法

考虑到句法结构与语义结构之间的紧密联系, 尝试将句法信息融入UCCA语义分析模型中来增强语义分析的性能。基于目前性能最好的基于图的 UCCA语义分析模型, 提出并比较4种不同的融入依存句法信息的方法。采用SemEval-2019国际评测语义分析任务的英文数据集进行实验, 在本领域和跨领域两个数据集上的结果均表明, 句法增强的方法能够给显著地提高UCCA分析性能。引入BERT特征后, 句法信息仍然可以提供一定的帮助。     

时空多特征流域场景模式库构建方法

通过构建流域时空场景表征水文事件,提出一种创新的时空多特征流域场景模式库构建方法。对水文原始数据进行事件化分割,去除场景要素数据的时空冗余;基于要素关联关系分析,以多类型方法构造场景要素的对应特征;通过特征选择算法,选取场景关键特征,实现场景初始化;以初始化场景为特征空间,通过聚类提取场景模式,完成场景模式库构建。试验结果表明,创新的时空多特征流域场景模式库构建方法能高效提取水文事件中关键的时空场景数据,挖掘场景模式,形成场景模式库,可以为小样本条件下的水文事件预测提供准确高效的结果。     

1995—2015年长江中下游流域景观格局时空演变

定量揭示长江中下游流域景观格局时空演变特征,为进一步优化景观格局和保护长江生态环境提供依据。