[发明专利]一种基于语义推理的画面理解方法

权利要求书

1.一种基于语义推理的画面理解方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01，定义不确定集的集合划分函数；

S02，定义基本贴近度函数；由基本贴近度函数定义虚边界函数、实边界函数，并构建贴近度组合函数；

S03，针对贴近度组合情况，设计语义推理决策方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义推理的画面理解方法，其特征在于，在步骤S01中，根据不确定集中上近似、下近似的关系集合，定义不确定集X，以及集合划分函数j(X)；

对于不确定集的边界情况，画面理解的基本框架如下：

设，场景画面语义信息的非空有限论域Ω，Ω的所有子集构成的集合Ω'，Ω'上的二元等价不可分辨关系集值映射R:Ω→Ω'，近似空间序对k＝(Ω,R)；

对于X关于k的下近似X^-为

X关于k的上近似X⁺为

X⁺＝{u∈Ω|R(u)∩X≠φ}，

当X⁺＝X^-时，X关于近似空间k是可定义的，或称之为精确的；否则，X关于近似空间k是不可定义的；此时,X是场景画面语义信息集合上的不确定集，X＝(X^-,X⁺)，且

X关于k的真域P⁺(X)＝X^-，为根据现有集值映射R判断出已知肯定属于X的场景画面语义信息所组成的最大可定义集合；上近似X⁺为根据现有集值映射R判断出可能属于X的场景画面语义信息所组成的最小可定义集；X关于k的负域N^-(X)＝Ω-X⁺，为根据现有集值映射R判断出肯定不属于X的对象所组成的集合；X的不确定边界B^L(X)＝X⁺-X^-，为根据现有集值映射R判断出可能属于X，但不能完全肯定是否一定属于X的场景画面语义信息所组成的集合；

由以上的场景画面信息集合知识，确定场景画面信息集合的各特征之间的关系；给出一个画面理解集合上的关系划分函数如下：

对于集值映射R:Ω→Ω'，定义关系划分函数j:Ω'→Ω'为

j(X)＝{x∈Ω|R(x)＝X},X∈Ω'，

X的核集为

C＝{X∈Ω'|j(X)≠φ}，

关系划分函数j满足以下性质：

(j 1)

(j2)X≠Y，

令D＝{j(X)|X∈C}，由上述定义可知，D构成Ω的一个划分。