Object detection is a fundamental yet challenging task in computer vision that plays an important role in object recognition, tracking, scene analysis and understanding. This paper aims to propose a multiproperty fusion algorithm for moving object detection. First, we build a scale-invariant feature transform (SIFT) vector field and analyze vectors in the SIFT vector field to divide vectors in the SIFT vector field into different classes. Second, the distance of each class is calculated by dispersion analysis. Next, the target and contour can be extracted, and then we segment the different images, reversal process and carry on morphological processing, the moving objects can be detected. The experimental results have good stability, accuracy and efficiency.
본 논문에서는 사전과 시소러스를 이용하여 문장음성 이해를 위한 확률모델을 제안한다. 제안한 확률모델은 입력되는 음성과 텍스트 문장에서 단어를 추출한다. 컴퓨터가 선택한 카테고리의 사전 DB와 입력된 문장에서 추출된 단어와 비교하고 확률모델로부터 확률값을 얻는다. 이때 컴퓨터로부터 상위어 정보를 알아내고 상위어 사전을 검색하여 단어를 추출하고 입력된 단어와 확률 모델을 비교하여 결과값을 얻는다. 사전과 상위어 사전으로부터 얻은 두개의 확률값을 더하고 그 값을 미리 정해진 임계값과 비교하여 문장의 이해도를 측정한다. 이와 같은 이해 시스템을 스무고개 게임에 적용시켜 그 성능을 평가 하였다. 상위어 확률 값($\alpha$)이 0.9이고 임계값 ($\beta$)은 0.38일 때 문장음성 이해의 정확도는 79.8%였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권2호
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pp.113-124
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2022
News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.
With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.
객체지향 소프트웨어의 재사용은 사용자 관점에서 사고하도록 함으로써 기술 분업화를 가능하게 하고, 확장성과 재사용성 측면에서 개발 환경과 사용의 편리성에 대한 요구를 가장 근접하게 해결할 수 있다. 재사용의 현실화는 편리한 재사용 시스템, 특히 사용자 지향적인 검색 시스템의 제공으로 가능하다. 따라서 본 논문에서는 재사용 시스템 사용자들이 편리하고 정확하게 원하는 재사용 컴퍼넌트를 검색하고 수정하며 사용자의 관점에서 새롭게 조립할 수 있는 다중 템플리트 뷰(Multiple-Template Views : MT-Views)를 개발하였다. MT-Views는 혼합형 검색 방법에 따른 유사성 평가를 사용하여 재검색의 정보를 제공하므로써 검색의 효율성을 기하며 미숙한 사용자에 대한 편의와 검색된 부품의 이해를 위한 충분한 정보를 제공한다.
To solve the problem that existing computing methods cannot adequately represent the semantic features of sentences, Siamese TRAT, a semantic feature extraction model based on Transformer encoder is proposed. The transformer model is used to fully extract the semantic information within sentences and carry out deep semantic coding for sentences. In addition, the interactive attention mechanism is introduced to extract the similar features of the association between two sentences, which makes the model better at capturing the important semantic information inside the sentence. As a result, it improves the semantic understanding and generalization ability of the model. The experimental results show that the proposed model can improve the accuracy significantly for the semantic similarity calculation task of English and Chinese, and is more effective than the existing methods.
This study investigates prehistoric human subsistence and pottery use on the Korean peninsula through the organic residue analysis of archaeological potsherds. Ancient human subsistence is one of the core topics in Korean archaeology. However, due to the high acidity of sediments, which prevents the long-term preservation of organic remains, archaeologists have been short of critical information on how these early prehistoric dwellers lived. Ceramic vessels can contain well-preserved lipids originating from past culinary practices. For a better understanding of human subsistence on the prehistoric Korean peninsula, food-processing behaviors were reconstructed by analyzing ancient lipids extracted from a pottery matrix. The potsherd samples used in the analysis in this paper were collected from major prehistoric habitation sites. The results show that subsistence strategies differed according to both location and time period and reveal how organic residue analysis can contribute to a better understanding of prehistoric human subsistence strategies.
This study focused on providing a methodology to utilize temporal information obtained from remotely sensed data for monitoring a wide variety of targets on the earth's surface. Generally, a methodology in understanding of global changes is composed of mapping, quantifying, and monitoring changes in the physical characteristics of land cover. The selected processing and analysis technique affects the quality of the obtained information. In this research, feature extraction methodology is proposed based on segmentation. It requires a series of processing of multitempotal images: preprocessing of geometric and radiometric correction, image subtraction/thresholding technique, and segmentation/thresholding. It results in the mapping of the change-detected areas. Here, the appropriate methods are studied for each step and especially, in segmentation process, a method to delineate the exact boundaries of features is investigated in multiresolution framework to reduce computational complexity for multitemporal images of large size.
Many techniques of image processing have been developed to analyse more precisely geological information obtained from satellites. SPOT, which is a recent project in France, will furnish stereoscopic image, with good resolution of surfaces(20m $\times$ 20m or 10m $\times$ 10m), and give altitudes(DEM) which can be restored automatically. One of the researches for the exploitation of this data, intends to recognize and distinguish automatically the geomorphological forms, containing important geological information from DEM. Along which the information obtained obtained from image processing, it will play an important role in the understanding of the surface of the terrain. This study was carried out in collaboration with University of Paris-6 and Ecole National des Sciences G$\'{e}$ographiques(Institute G$\'{e}$ographique National of France: IGN).
The proposed application design for emergency medical system includes the functions that help securing the window of opportunity for the patients in an emergency situation and efficiently link rescue agency, emergency medical treatment center and patients together. First, the treatment time can be saved at the emergency room by understanding the patient's condition by entering his/her health information such as anamnesis, family history, social history and blood type together with an identification number. Also, if the siren function which signals whereabouts of patients to the rescue crew is used, it will be much easier to find the location of the patient in need. The design allows rescue crew to call the patient to check whether he/she is conscious or not. Just by receiving the call, he/she will be deemed conscious.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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