针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法忽略了词之间的语义信息和各维度之间的关系,导致文本的相似度计算不够精确,提出了一种基于语义相似度的群智能文本聚类的新方法。该方法融合了模拟退火算法的全局搜索和蚁群算法的正反馈能力。其思路是,首先从语义上分析文本,利用K-均值算法进行文本聚类,再根据K-均值算法的结果,使用蚁群和模拟退火算法进行调整聚类。测试结果表明这种算法能够提高聚类精度和召回率,也验证了混合算法的正确性。
为了探测视频高层复杂事件,架构了一个视频事件分析框架,采用本体和Petri网进行推理从而获取复合事件;运用视频语义本体标注算法分析低层视频语义,在高层构建一个视频事件分析本体,将低层本体映射到事件分析本体表示高层视频事件;通过本体和扩展Petri网结合的方法对监控视频中的事件进行图形化异步事件推理;最后用semantic Web rule language(SWRL)规则表示视频监控事件的探测。实验证明,提出的方法比基于模式识别的事件探测方法更加有效。
