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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王佳祥
研究生(外文):Chia-Hsian Wang
論文名稱:利用概念知識與模糊理論進行空間知識之模型建構
論文名稱(外文):Applying Concept Knowledge and Fuzzy Theory to Construct Spatial Knowledge
指導教授:賀嘉生賀嘉生引用關係
指導教授(外文):Jia-Sheng Heh
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:資訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:資料擷取空間關係空間知識模糊理論相似度影像物件
外文關鍵詞:similarityspatial knowledgeinformation retrievalspatial relationshipfuzzy theoryimage object
相關次數:
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摘 要
空間知識在生活上扮演著重要的地位,而影像對於了解空間的關係有相當幫助,藉由影像能看到未曾去過或是到不了的地方,若能夠善加利用這種媒介,即可讓學習者還未出門便能夠了解各種地區的空間關係與知識。
在本文中以影像資訊擷取為出發點,探討影像中所能夠承載的空間訊息,輔以影像資訊處理技術,取得影像當中隱含了像是顏色、紋理、形狀等屬性。影像的空間知識當中的基礎元素稱之為影像物件,影像物件是從空間的資訊的抽象化後所形成的。此後,利用影像物件的特性作為為獲取空間知識的基礎,探討人類腦中記憶空間知識所需的記憶歷程,以及在接受到一張影像所給予的訊息後,每個人所對於空間知識的記憶方式的異同。
本文使用模糊理論的成員函式表示空間中影像物件的關係,如此可以將影像上的訊息有效率的萃取成為空間的知識。為此,設計了一種空間知識的模型,用來表示空間知識中的方向與距離的不明確關係,建構符合人類由影像中編碼取得的空間知識。
在本文所設計的學習系統中,利用相似度與差異性的函式,比較在標準圖形與使用者所繪製的空間知識,在診斷的過程中,找出物體間錯誤的方向與距離的關係,並在診斷之後給予學習的建議,應證了之前所設計的空間知識模型,以期此系統達到學習的功效。
Abstract
In our daily life, people often use many kinds of spatial knowledge, among which spatial relationships can be interpreted through imagery. By images, learners can understand the places unreachable or never seen. Therefore, if a learner can make good use of this media, he or she can get various spatial relationships and knowledge of different areas without going out.
Starting from image information retrieval technology, this thesis extracts spatial information contained in images, such as the information of color attributes, texture patterns and shapes. The basic elements of spatial knowledge, called image objects, are then abstracted from the spatial information in an image. Thereupon, this study takes the advantage of image objects to acquire spatial knowledge, and looks into the characteristics of memory history in human brain when people recognize the messages transmitted by the image.
In our approach, the membership functions of fuzzy theory and image processing technology are adopted to investigate the spatial knowledge storage strategies of human brains. Such strategies can be simulated with elaborated data structure through computer. Furthermore, with the techniques of information retrieval, the information within the image can be extracted effectively. So the information and knowledge of spatial relationship can be reasonably transformed into concepts as well. As a result, a model of spatial knowledge is built up. With this model, those relations about uncertain directions and distances can be formulated to construct spatial knowledge.
In order to prove our model, a diagnosis system is designed with similarly function and the corresponding learning-diagnosis method is provided accordingly. The diagnosis system can detect spatial knowledge of learners and can then propose some learning advices. Experiment shows that such learning environment can help students learn spatial knowledge effectively.
目 錄
摘 要 I
ABSTRACT II
目 錄 III
圖目錄 VI
表目錄 VII
第1章 緒 論 8
1.1節 研究背景與動機 8
1.2節 研究目的與待答問題 8
1.3節 論文架構 9
第2章 文獻探討 10
2.1節 影像 10
(1) 影像包含的內容層次 10
(2) 數位化影像 10
2.2節 影像在知覺上的特徵表達方法 11
(1) 顏色(Color) 知覺上的特徵表達方法 11
(2) 紋理(Textures) 知覺上的特徵表達方法 11
(3) 形狀(Shape) 知覺上的特徵表達方法 12
2.3節 影像在語意上的表示方法 12
(1) 顏色在語意上的表示方法 12
(2) 紋理在語義上的層次表現 12
(3) 形狀在語義上的層次表現 13
2.4節 影像空間關係的表示方法 13
(1) 方向的關係(Directional relationships) 13
(2) 拓撲關係(Topological relationships) 13
(3) 空間關係的偏誤 14
2.5節 空間知識在人類記憶的歷程 14
(1) 感覺刺激(Sensory stimuli): 14
(2) 知覺處理(Perception process): 14
(3) 記憶(Memory) 15
(4) 記憶處理過程(Memory Processes) 15
2.6節 知識表徵(KNOWLEDGE REPRESENTATION) 16
(1) 影像上概念的形成: 16
(2) 程序性知識與陳述性知識 16
(3) 空間知識的表徵 16
第3章 空間知識模型建構 18
3.1節 陳述性知識 18
(1) 概念 18
(2) 關係 18
(3) 命題 19
3.2節 影像的形成 19
(1) 數位影像 19
(2) 影像物件 20
(3) 影像 20
3.3節 空間關係 21
(1) 影像物件上的取樣 21
(2) 角度的成員函數 24
(3) 長度的成員函數 26
3.4節 空間關係的操作 28
(1) 將模糊的角度關係轉換為明確的方向關係 29
(2) 將模糊的長度關係轉換為明確的距離關係 30
(3) 角度關係在方向上的旋轉 30
第4章 空間概念性知識的提取與比對 32
4.1節 影像間的概念的比對 32
(1)影像間單一影像物件上的比對方法 32
(2)影像間單多個影像物件上的比對方法 32
4.2節 影像間的空間知識的比對方法 33
(1) 角度關係與長度關係的相似度 33
(2) 角度關係與長度關係的差異性 34
(3) 影像內部關聯矩陣IIRM 35
(4) 影像間空間的相似度比對 37
4.3節 門檻值與判斷 41
4.4節 診斷 42
第5章 實驗系統設計 44
5.1節 系統架構 45
5.2節 出題與答題工具 46
5.3節 診斷結果與建議 49
第6章 結 論 52
6.1節 結論 52
6.2節 未來工作 52
參考文獻 54

圖目錄
圖 2—1:GESTALT理論中提到視知覺對認知上的五種的原理 15
圖 3—1:影像物件OA 與OB 21
圖 3—2:影像物件OA 與OB的距離 22
圖 3—3:算出N�eN格子的位置 22
圖 3—4:影像物件在於電子影像上的取樣 23
圖 3—5:角度的成員函數mA 25
圖 3—6:長度的成員函數mR 27
圖 4—1:影像的範例 36
圖 4—2:影像IDS'的範例 38
圖 4—3:影像IDT'的範例 38
圖 5—1:系統流程圖 45
圖 5—2:概念建構工具 46
圖 5—3:建構前與建構完成之影像 47
圖 5—4診斷流程圖 50



表目錄
表格 4 1 IIRMDIR(ID) 36
表格 4 2 IIRMDIS(ID) 37
表格 4 3 IIRMDIR(IDS') 39
表格 4 4 IIRMDIR(IDT') 39
表格 4 5 ISMDIR(IDS',IDT') 39
表格 4 6 IDM DIR(IDS',IDT') 39
表格 4 7 IIRMDIS(IDS') 40
表格 4 8 IIRMDIS(IDT') 40
表格 4 9 ISMDIS(IDS,IDT) 40
表格 4 10 IDM DIS(IDS,IDT) 40
表格 4 11 SM DIR(IDS,IDT) 41
表格 4 12 LMDIR(IDS,IDT) 41
表格 5 1 角度內部關聯矩陣 48
表格 5 2長度內部關聯矩陣 48
表格 5 3方向相似度 49
表格 5 4方向差異性 49
表格 5 5距離相似度 49
表格 5 6距離差異性 50
表格 5 7錯誤的方向關係 51
表格 5 8 刪除錯誤的關聯 51
表格 5 9 最後結果 51
表格 5 10 錯誤的距離關係 51
表格 5 11 學習建議 51
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