本文選題：矩形方向關(guān)系　切入點(diǎn)：鄰域空間推理　出處：《中國(guó)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(jìn)行多尺度空間場(chǎng)景相似性查詢的研究,并對(duì)空間場(chǎng)景相似度計(jì)算中的若干關(guān)鍵技術(shù),如方向關(guān)系、拓?fù)潢P(guān)系、空間區(qū)對(duì)象間的相似度、空間場(chǎng)景相似度計(jì)算及相似度計(jì)算中的權(quán)重設(shè)置等進(jìn)行了深入研究,具體研究?jī)?nèi)容和研究成果如下：(1)矩形方向關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)。在空間計(jì)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(gè)關(guān)鍵子集。作為描述兩個(gè)矩形間約束關(guān)系的最具表達(dá)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(duì)矩形代數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算,以實(shí)現(xiàn)對(duì)矩形對(duì)象約束關(guān)系的高效性分析,本研究使用一個(gè)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(biāo)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(duì)特征矩陣進(jìn)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(gè)特征矩陣,同時(shí)定義了特征值元組及特征矩陣的性質(zhì)和相關(guān)運(yùn)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(duì)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(duì)應(yīng)頂點(diǎn)間的最短網(wǎng)格路徑分析矩形約束關(guān)系間的距離。進(jìn)而,分析當(dāng)兩個(gè)矩形的其中一個(gè)發(fā)生縮放和平移等變形時(shí),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(shí)對(duì)應(yīng)特征矩陣的變化特點(diǎn)。(3)多洞區(qū)的相似性度量。作為真實(shí)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(duì)象。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)此類地理對(duì)象的匹配,本研究提出了多洞區(qū)的相似度計(jì)算模型,其中多洞區(qū)被視為空間微場(chǎng)景,洞及洞之間的方向分別作為場(chǎng)景中的空間對(duì)象及空間關(guān)系�；诳臻g微場(chǎng)景的假設(shè),多洞區(qū)之間的相似度計(jì)算被作為約束滿足問題(CSP)進(jìn)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(jìn)行描述,因此對(duì)傅里葉描述子及特征矩陣分別進(jìn)行距離量算可計(jì)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?fù)湎嗨菩远攘�。由于基于一般的拓�(fù)潢P(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(gè)問題,學(xué)者提出了區(qū)組合中詳細(xì)拓?fù)潢P(guān)系的描述方法,即對(duì)區(qū)邊界進(jìn)行遍歷且逐一記錄邊界交集。本研究基于邊界交互記錄對(duì)區(qū)組合間的相似度進(jìn)行計(jì)算,主要分為初始匹配步驟和精確匹配步驟。在第一個(gè)步驟中,識(shí)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(shí)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(duì)應(yīng)關(guān)系,并使用由節(jié)點(diǎn)和邊組成的關(guān)聯(lián)圖來描述對(duì)應(yīng)關(guān)系。在準(zhǔn)確匹配階段,邊界交互記錄被編碼為二進(jìn)制序列,且基于生物信息學(xué)中用來對(duì)比DNA、RNA蛋白質(zhì)序列的對(duì)準(zhǔn)方法,對(duì)兩個(gè)區(qū)組合之間的拓?fù)湎嗨贫冗M(jìn)行計(jì)算。(5)基于松弛標(biāo)記法的空間場(chǎng)景匹配。因?yàn)榭臻g場(chǎng)景中實(shí)體個(gè)數(shù)的差異及空間對(duì)象間的關(guān)系難以精確相等,若執(zhí)行空間場(chǎng)景的完全精確匹配,可能會(huì)使得檢索結(jié)果為空。顧及尺度差異,本研究從空間場(chǎng)景中進(jìn)行空間語義理解,建立了多尺度空間場(chǎng)景的形式化描述模型。建立場(chǎng)景間的初始匹配概率矩陣后,基于松弛標(biāo)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(shí)體對(duì),從而進(jìn)行空間場(chǎng)景相似性評(píng)估。(6)基于用戶多等級(jí)反饋的空間場(chǎng)景匹配中的權(quán)重設(shè)置方法。在地理數(shù)據(jù)庫(kù)中,對(duì)空間場(chǎng)景進(jìn)行精確匹配存在一定的復(fù)雜度,因?yàn)閍)解釋空間場(chǎng)景比解釋文本存在更多的不確定性,6)在空間場(chǎng)景檢索系統(tǒng)中對(duì)初始查詢條件進(jìn)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(duì)相同的視覺信息都會(huì)產(chǎn)生不一樣的感知,例如對(duì)于同一個(gè)空間場(chǎng)景,某個(gè)人關(guān)注的是場(chǎng)景中對(duì)象的形狀,而另一個(gè)人則關(guān)注對(duì)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(chǎng)景檢索,以得到更符合用戶需求的空間場(chǎng)景,本研究將在檢索過程中進(jìn)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(duì)各個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行相關(guān)度的評(píng)估并進(jìn)行反饋,系統(tǒng)根據(jù)用戶反饋動(dòng)態(tài)更新嵌在檢索場(chǎng)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(guó)地質(zhì)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P208

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本文編號(hào)：1703785