Web服务语义安全供求策略研究

目前,Web服务安全供求策略的表示与匹配是句法层次的,通过比较策略在结构和词法上的相似性来确定其兼容性,容易导致错误的匹配结果.为此,提出了基于语义思想来表示和匹配Web服务安全供求策略的方法.通过构造一个一般性的安全本体,提出了Web服务语义安全供求策略的定义方法和匹配算法,将策略的匹配问题转化成语义概念的包含推理问题.理论分析和实验结果表明,本文提出的方法能使策略内容包含必要的语义信息,可有效提高匹配结果的准确性,克服句法级方法存在的不足,同时也能在一定程度上简化策略的定义与管理,从而为Web服务环境下的安全供求策略表示与匹配问题提供了一个更为有效的解决方案.     

对等网中基于语义相似度聚类

语义相似度是研究语义交互的一个重要基础,语义交互的结果就是对实例进行语义描述的模型和方法.对网络中的活动节点在局部进行聚类.基于语义相似度聚类成为语义Web发展并被广泛使用必须解决的关键问题,同时也是语义Web智能化的重要研究手段.本文介绍了通过计算语义相似度,到达网络节点聚类的目的.     

基于相似度的语义Web服务发现技术研究

针对传统Web服务在服务发现中存在效率低的问题,应用语义Web技术和本体理论,提出了一种基于相似度的语义Web服务发现模型。采用Web本体语言(OWL-S)描述Web服务,发布服务时包含充分的语义信息,在服务搜索中加入本体推理过程,综合度量服务的功能匹配程度和信誉值。实验结果表明,语义Web服务发现方法的查准率和查全率高于UDDI基于关键字的查找方法。     

基于归约图的语义Web服务自动组合

在原有基于归约图的Web服务自动组合方法基础上,引入Web语义,在对Web服务库及用户请求进行语义标注后,运用综合了名称相似度和语义距离的语义相似度实现对象间的语义转换与匹配。该方法具有原方法的优点,并能够处理对象间不存在完全匹配的情况,从而提高Web服务组合的成功率。     

网络化制造环境中的Web服务模糊匹配研究

针对网络化制造中Web服务在语义方面表达不足而难以搜索到合适服务的问题，提出Web服务的模糊匹配方法.通过分析网络化制造特点，构建网络化Web服务本体，增加网络化制造Web 服务的语义描述.在给出多种服务相似度计算方法基础上，提出网络化制造Web服务模糊匹配方法，用相似度计算定量地描述所需服务和候选服务间的匹配程度.分析结果表明，该方法增强了Web服务能力的表达，给Web服务模糊匹配提供清晰的研究对象，推动网络化制造从信息集成向服务集成的转变，为服务选用时的决策自动化提供量化参考.     

基于概念格的语义Web服务匹配研究

以本体论和概念格理论为基础，提出一种基于语义Web 服务相似度的功能匹配方法；根据该方法实现了一个原型系统，为语义Web服务查找匹配提 供了一种可行的解决方案.     

基于概念格的语义Web服务匹配研究

以本体论和概念格理论为基础，提出一种基于语义Web 服务相似度的功能匹配方法；根据该方法实现了一个原型系统，为语义Web服务查找匹配提 供了一种可行的解决方案.     

SSE表达式处理机制研究

语义Web服务搜索是语义Web服务应用的核心技术之一。针对SSE表达式的运用,提出一种基于关系数据库的语义Web服务存储方法,给出SSE语义条件表达式的推理机制、表达式转换规则和生成语义Web服务检索方法。实践证明该语义表达式处理机制在一定范围内是可行有效的,语义Web服务开发人员可以利用语义条件表达式快速、准确地获取语义Web服务资源。     

一种基于本体服务索引的Web服务扩展方法

传统的获取Web服务的方法是通过关键字匹配,由于此方式在发现潜在语义相符的Web服务时较为困难,越来越多的学者研究如何基于语义检索Web服务。本文设计了一种新的语义匹配模式：基于本体服务索引的服务匹配。通过建立从服务到本体库的索引,将本体库和Web服务库关联成一个逻辑整体。通过UDDI,用户请求会直接发送给推理规则库,在得到服务请求后,通过相应推理规则得到领域本体中与服务请求在一定相似度范围内的类及实例,而后将这个结果集输入到本体服务索引,经过匹配可输出较符合的Web服务结果集。     

新闻视频播音员的检测与跟踪

新闻视频中播音员镜头的检测与跟踪是视频故事单元分割的重要基础工作,也是内容信息安全研究的基础。本文提出了一种基于PCA特征提取的新闻视频播音员镜头的检测与跟踪方法。首先将新闻视频进行镜头分割并提取关键帧;其次,通过对关键帧图像进行人脸检测与分析,找到新闻视频中所有候选播音员图像;最后,通过学习方法,实现播音员图像的分类检测,并对播音员镜头进行跟踪。通过对来自CCTV的视频实验结果表明,该方法可有效地实现新闻视频播音员镜头的检测和跟踪.     

数字视频中标题文字的检测与提取

视频中的文字信息为视频语义的理解提供了重要的信息,本文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界.对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效性可达到80%左右.     

一种视频关键语义对象的检测方法

针对不同语义对象在视频语义分析过程中地位和作用的差异性,提出了关键语义对象的概念,将视频的语义分析起决定作用的对象定义为关键语义对象。根据人眼对视频对象的反应特点,提出了根据对象的亮度、方向特征、运动节奏等三个分量为特征向量的关键语义对象判定算法,并分别给出了计算各个分量的方法和公式。通过对不同类型的视频文件的分析,该算法适合体育视频及监控类视频关键语义对象的识别。     

基于区域边界运动信息的视频分割

为了实现视频编码标准MPEG 4中语义对象的自动提取,提出了一种基于区域边界运动信息的视频分割算法.在空域上通过开闭双重建方法获取形态梯度图像,抑制原始图像中的噪声,然后进行阈值变换和尺度等级划分的非线性处理,克服了细密纹理的影响.同时提出了改进的分水岭浸没算法进行标记以获得区域边界信息,在时域上以区域边界的运动信息判定区域的运动性,并联合时空信息建立区域投影运算提取视频序列中的语义运动对象.仿真结果表明,算法提取的运动对象完整准确.     

足球视频的语义颜色提取与语义镜头分割

在镜头颜色特征分析的基础上对足球视频的镜头进行了语义意义下的分割,即语义镜头分割．常用的基于主颜色的镜头分类方法只提取一种颜色作为分类特征,不能有效地处理语义颜色丰富的体育视频．将主颜色扩展为多个语义颜色,定义了颜色比例特征,再利用SVM对镜头进行分类,实验结果表明,颜色比例特征能够有效地提高镜头分类精度．考虑到视频语义颜色随时间和环境会发生变化,还给出了一种自适应的视频语义颜色提取算法,可以使语义颜色随环境的改变而自适应调整．     

一种基于像素最小距离的视频对象分割算法

随着MPEG-4的发展，视频对象平面分割日渐成为人们所感兴趣的研究课题，为了使所需的视频对象具有更清晰的可视性，视频对象的自动分割就成为关键技术。本文给出了基于统计的自动视频对象分割方法，该方法首先利用统计的方法建立背景模型，然后按照减背景法分割视频对象。同时提出像素最小距离和总体像素最小距离准则来克服由于背景的微小变化而引起的前景对象的错误检测。     

Wonderful events automatic detection and location of the HCRF and webcast text

Based on the powerful function of the hidden conditional random fields (HCRF) model in the expression and identification of semantic events and combining the webcast text information, a new framework for wonderful events automatic detection is put forward. Firstly, by analyzing and processing the webcast text, keyword combinations corresponding to each exciting event are obtained. Secondly, by classifying the webcast text to be detected, the happening time labels of each wonderful event are obtained. Thirdly, an HCRF model for semantic shot annotation is built to realize the semantic annotation of multiple types of semantic shots simultaneously, and the semantic shot sequence of the video clip is obtained. Finally, combining the multi-modal semantic clues, an HCRF model for the wonderful events detection and localization is effectively built in the case of small-scale training samples. Based on the mapping relationship among video low-level features, the multi-modal semantic clues and the wonderful semantic events, the inherent patterns of the wonderful events are excavated deeply in the multiple dimensions of the semantic structure, and then the wonderful events automatic detection, localization and segmentation are precisely achieved. Experiments show the effectiveness of this model.     

基于对象的视频重要片断提取方法研究

从较长的视频数据中提取其中的重要部分,是视频语义分析的重要研究方向,对视频的分类、摘要具有重要的作用.提出了视频重要片段的概念,根据人眼对视频的反应特点,提出了以视频对象的亮度、纹理、运动节奏、音频等四类特征判定重要片段算法.通过实验对各类视频数据进行了分析,算法的正检率可达到84%,能够较好的实现对视频重要片断的判定.     

基于运动连通性二维网格运动分析的视频对象分割算法

提出了一种基于运动连通性二维网格运动分析的视频对象时空分割算法。该算法首先利用特征检测算法获得视频帧图像的自适应二维网格表示,然后利用基于运动连通性的高阶统计方法对二维网格表示进行运动分析快速获得粗糙的运动轮廓区域并进行边缘精细化,接着对根据连通性标注出的最大连通区域进行后处理就能获得最终的分割模板从而有效提取出视频对象。实验结果表明,该算法综合了网格基分割算法和像素基分割算法的优点,具有理想的主客观性能,提高了分割速度。     

集成多特征的GMM视频分割方法

视频分割是当前研究的热点问题．已有视频分割方法,只是考虑帧图像某点颜色特征,而没有考虑物体相邻像素相关性问题．提出了在基于GMM背景建模的基础上,同时引入像素点的邻域特征和像素点的色度和亮度特征对视频进行分割的方法．像素点的邻域特征能很好的解决因背景的微小变化而使分割效果较差的问题,色度和亮度特征很好的解决光照变化和阴影带来的问题．该方法先建立每个像素点的混合高斯模型,训练确定模型的相关参数,再结合像素点的领域特征,色度和亮度特征对视频进行分割．试验结果表明,该方法与其他方法相比在一定程度上改善了视频分割效果．     

基于支持向量机的语义视频摘要

针对如何在语义层次上形成视频摘要问题,提出了一个基于支持向量机的风光记录片语义视频摘要算法。利用支持向量机对镜头关键帧进行语义分类,对每类镜头关键帧根据引入的镜头“重要性”函数提取构建视频摘要的帧。改变重要性函数阈值的大小,可以很方便的得到不同粒度的视频摘要。实验结果表明该算法形成的视频摘要较好地表达了视频的内容。