本文選題：矩形方向關(guān)系　切入點：鄰域空間推理　出處：《中國地質(zhì)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：相似性度量是地理學(xué)中的關(guān)鍵組成部分,并廣泛應(yīng)用到空間檢索,空間信息整合及空間數(shù)據(jù)挖掘中。本研究在基于內(nèi)容圖像檢索方法的基礎(chǔ)上進行多尺度空間場景相似性查詢的研究,并對空間場景相似度計算中的若干關(guān)鍵技術(shù),如方向關(guān)系、拓撲關(guān)系、空間區(qū)對象間的相似度、空間場景相似度計算及相似度計算中的權(quán)重設(shè)置等進行了深入研究,具體研究內(nèi)容和研究成果如下：(1)矩形方向關(guān)系的數(shù)學(xué)表達。在空間計算過程中,空間物體常被描述為其最小外包矩形,因此矩形間的空間約束是空間關(guān)系的一個關(guān)鍵子集。作為描述兩個矩形間約束關(guān)系的最具表達力的模型,矩形代數(shù)演算(Rectangle algebra)已被應(yīng)用到許多研究領(lǐng)域中,如人工智能和地理信息系統(tǒng)等。為了對矩形代數(shù)進行數(shù)學(xué)運算,以實現(xiàn)對矩形對象約束關(guān)系的高效性分析,本研究使用一個2×2的特征矩陣來描述矩形間的169種約束關(guān)系,首先討論使用特征值元組來量化區(qū)間代數(shù)演算(Interval Algebra)中的13種區(qū)間代數(shù)關(guān)系,從而描述矩形在笛卡爾坐標系上的投影區(qū)間的約束；接著分析了如何使用特征值元組對特征矩陣進行構(gòu)建,并給出了能互不相交且共同窮盡描述矩形間約束關(guān)系的169個特征矩陣,同時定義了特征值元組及特征矩陣的性質(zhì)和相關(guān)運算如傳遞閉包、求逆等。(2)矩形方向約束關(guān)系間的鄰域空間推理。針對特征矩陣的鄰域空間,本研究分析了特征矩陣區(qū)間和特征矩陣網(wǎng)絡(luò)在特征矩陣鄰域網(wǎng)格中的表示,并以鄰域網(wǎng)格上對應(yīng)頂點間的最短網(wǎng)格路徑分析矩形約束關(guān)系間的距離。進而,分析當兩個矩形的其中一個發(fā)生縮放和平移等變形時,一種矩形約束關(guān)系如何漸變到其鄰近約束關(guān)系,并使用特征值元組區(qū)間的笛卡爾乘積來表示矩形變形過程中所形成矩形約束的特征矩陣,最后分析總結(jié)了矩形變形時對應(yīng)特征矩陣的變化特點。(3)多洞區(qū)的相似性度量。作為真實世界的抽象表示,多洞區(qū)主要描述了擁有若干圈內(nèi)邊界的地理對象。為了實現(xiàn)對此類地理對象的匹配,本研究提出了多洞區(qū)的相似度計算模型,其中多洞區(qū)被視為空間微場景,洞及洞之間的方向分別作為場景中的空間對象及空間關(guān)系�；诳臻g微場景的假設(shè),多洞區(qū)之間的相似度計算被作為約束滿足問題(CSP)進行求解-洞的形狀及洞間的方向關(guān)系作為約束條件,且分別使用傅立葉描述子及特征矩陣來進行描述,因此對傅里葉描述子及特征矩陣分別進行距離量算可計算多洞區(qū)之間的相似度。(4)基于邊界交互的區(qū)組合的拓撲相似性度量。由于基于一般的拓撲關(guān)系難以分辨具有復(fù)雜邊界交互的不同的區(qū)組合,為了解決這個問題,學(xué)者提出了區(qū)組合中詳細拓撲關(guān)系的描述方法,即對區(qū)邊界進行遍歷且逐一記錄邊界交集。本研究基于邊界交互記錄對區(qū)組合間的相似度進行計算,主要分為初始匹配步驟和精確匹配步驟。在第一個步驟中,識別及過濾與參照區(qū)組合非常不相似的候選區(qū)組合；同時獲得參照區(qū)組合及有可能匹配的候選區(qū)組合之間的對應(yīng)關(guān)系,并使用由節(jié)點和邊組成的關(guān)聯(lián)圖來描述對應(yīng)關(guān)系。在準確匹配階段,邊界交互記錄被編碼為二進制序列,且基于生物信息學(xué)中用來對比DNA、RNA蛋白質(zhì)序列的對準方法,對兩個區(qū)組合之間的拓撲相似度進行計算。(5)基于松弛標記法的空間場景匹配。因為空間場景中實體個數(shù)的差異及空間對象間的關(guān)系難以精確相等,若執(zhí)行空間場景的完全精確匹配,可能會使得檢索結(jié)果為空。顧及尺度差異,本研究從空間場景中進行空間語義理解,建立了多尺度空間場景的形式化描述模型。建立場景間的初始匹配概率矩陣后,基于松弛標記法迭代更新概率矩陣,直到矩陣收斂于一全局最小值并確定匹配的實體對,從而進行空間場景相似性評估。(6)基于用戶多等級反饋的空間場景匹配中的權(quán)重設(shè)置方法。在地理數(shù)據(jù)庫中,對空間場景進行精確匹配存在一定的復(fù)雜度,因為a)解釋空間場景比解釋文本存在更多的不確定性,6)在空間場景檢索系統(tǒng)中對初始查詢條件進行修改比文本檢索困難得多。不同的人,甚至是同樣的人在不同的環(huán)境里對相同的視覺信息都會產(chǎn)生不一樣的感知,例如對于同一個空間場景,某個人關(guān)注的是場景中對象的形狀,而另一個人則關(guān)注對象之間的關(guān)系。在該研究中,為了把人類感知引入到空間場景檢索,以得到更符合用戶需求的空間場景,本研究將在檢索過程中進行用戶相關(guān)性反饋操作,在系統(tǒng)返回的檢索結(jié)果中,用戶對各個場景進行相關(guān)度的評估并進行反饋,系統(tǒng)根據(jù)用戶反饋動態(tài)更新嵌在檢索場景中的權(quán)重以模擬用戶主觀感知,從而使得調(diào)整后的檢索與用戶需求更加貼近。
[Abstract]:The similarity measure is a key component in geography , and is widely used in spatial retrieval , spatial information integration and spatial data mining .
In this paper , we analyze how to construct the feature matrix by using eigenvalue tuples , and give 169 feature matrices that can not intersect each other and describe the relationship between rectangular constraints .
A spatial scene similarity assessment is carried out based on relaxation mark method .

【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P208

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本文編號：1703785