视频图像序列中运动目标区域检测算法研究

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2023年12月25日发(作者：)

总第２７４期　２０１２年第８期　计算机与数字工程　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖｏ１．４０　Ｎｏ．８　１０７　视频图像序列中运动目标区域检测算法研究　杜岳涛张学智　西安７１００３２）　（西安工业大学电子信息工程学院摘要文章针对视频图像的特点，提出一种基于背景差分法的运动目标区域检测算法。该算法利用当前图像与背景图像作差分，并　采用一阶Ｋａｌｍａｎ滤波实现动态背景图像的更新，接着采用自适应阈值法进行运动区域分割，经过滤波处理即可得到运动目标区域。实验　结果表明所提出的算法具有较理想的效果。　关键词视频图像；背景差分；背景更新；自适应阈值　ＴＰ３９１　中图分类号Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｍｏｖｉｎｇ　０ｂｊ　ｅｃｔ　Ａｒｅａ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｖｉｄｅｏ　Ｉｍａｇｅ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ＤＵ　Ｙｕｅｔａｏ　ＺＨＡＮＧ　Ｘｕｅｚｈｉ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ　７１００３２）　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｏｆ　ｖｉｄｅｏ　ｉｍａｇｅ，ａ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ｍｏｖｉｎｇ　ｏｂｊｅｃｔ　ａｒｅａ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｄ　ｉｅｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｕｓｅ　ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｉａｇｅ　ａｎｄ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｍｉｍａｇｅ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｆｉｒｓｔｌｙ．ａｎｄ　ｔｈｅｎ　ｕｓｉｇ　ｔｈｅ　ｆｎｉｒｓｔ－ｏｒｄｅｒ　Ｋａｌｍａｎ　ｆｉｌｔｅｒ　ｔｏ　ａｋｅ　ｔｈｅ　ｍｒｅｆｒｅｓｈ　ｏｆ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｉｍａｇｅ．Ａｆｔｅｒ　ｔｉｓ，ａ　ｓｅｌｈ￣ａｄａｐｔｉｎｇ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｒｅｇｉｏｎ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｍｏｖｉｎｇ　ｏｂｊｅｃｔ　ａｒｅａ　ａｆｔｅｒ　ｆｉｌｔｅｒ　ｐｒｏ　ｅｅｓｓｉｎｇ　ｃａｉｎ　ｂｅ　ｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｒｅｓｕｌｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｉｓ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｎ　ｔｉｓ　ｐａｐｅｒｈ　ｈａｓ　ｖｅｒｙ　ｇｏｏｄ　ｅｆｆｅｃｔ．　Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ　ｖｉｄｅｏ　ｉｍａｇｅ，ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｒｅｆｒｅｓｈ，ｓｅｌ￣ａｄａｐｔｉｎｇ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　Ｃｌａｓｓ　Ｎｕｍｂｅｒ　ＴＰ３９】　１　引言　视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。据　法，它事先将背景图像储存下来，由于运动物体和背景在灰　度或色彩上存在差别，通过将背景图像和当前图像做差分　运算，相减的结果中每一像素的值和一个预先设定的阈值　相比较，若这个像素的值大于阈值，则认为这点是前景点，　否则是背景点　］。　统计，在人类获取的信息中，视觉信息＿１］约占６ｏ　，听觉信　息约占２Ｏ　，其它的如味觉信息、触觉信息等加起来约占　２Ｏ　。由此可见视觉信息对人类的重要性，而对图像的处　基于背景差分方法的原理非常简单，其基本运算过程　如图１所示。　理正是人类获取视觉信息的主要途径。运动目标提取正是　针对视觉信息的数字图像处理领域的一个重要课题ｌ２］，也　是计算机视觉和人机交互领域中的研究热点。这一问题的　突破性进展将给目标识别、视频监控、身份验证、多媒体数　据库的检索等相关领域的研究带来很大的推动作用，也会　在方法论的角度促进计算机视觉、模式识别等计算机科学　分支甚至整个计算机科学的发展。　传统目标区域提取方法有光流法、时间差分法、背景差　分法［３］。光流方法时间开销比较大，且其抗噪性能比较差，　复杂背景下也不太适用；时间差分法在运动实体内部容易　一图１背景差分法基本原理流程　首先利用公式（１）计算背景图像　与当前帧图像＾　的差，然后依据公式（２）对差分图像　进行二值化和形态　学滤波处理，并对所得结果风进行区域连通性分析，当某　连通的区域的面积大于某一给定的阈值，则成为检测目　标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的　最小外接矩形。　Ｄｋ（　，　）一ｌ　（ｚ，　）一＾（ｚ，　）ｊ　（１）　其中　（　，　），厶　，　）为连续两帧图像，　（ｚ，　）为帧差图像。　产生空洞现象，且很难精确地得到运动物体的轮廓信息。　而背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分检测运动　区域的一种技术，它的优点在于速度快，并能够提供最完整　的运动区域信息，适用于实时性要求较高的视频图像运动　目标区域提取。　Ｒ　ｃｚ，　一（　其中丁是二值化设定阈值。　此方法的主要特点是：　暑：　三：　；　ｃｚ　２系统总体设计　背景差分法是三种传统运动目标区域检测方法中最直　接、最简单的一种方法，是目前运动分割中最常用的一种方　１）要求使用当前环境中的一幅静态背景　２）利用背景图像与当前帧图像的差进行运动目标检测；　＊收稿日期：２０１２年２月９日，修回日期：２０１２年３月２０日　作者简介：杜岳涛，男，硕士，助教，研究方向：数字图像处理。张学智，男，教授，研究方向：现代信号处理，数字图像处理。　

２０１２年第８期　计算机与数字工程　１Ｏ９　由图３的实验结果可以看出，采用基于背景差分图像　ｇｒｏｕｎｄ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００５，３３（１２）：２２６１—　２２６４．　的方法可以实现较为准确地实现运动区域的检测，但其中　同样会把一些有轻微扰动的背景物体也计算在内。为了解　决这个问题，可以通过多线索的方法，也即利用数学形态学　等方法进一步滤波以去除干扰，进一步提高算法的效率和　［６］夏伟才，曾致远．一种基于卡尔曼滤波的背景更新算法［Ｊ］．计　算机技术与发展，２００７，１７（１０）：１３４　１３６．　ＸＩＡ　Ｗｅｉｃａｉ．ＺＥＮＧ　Ｚｈｉｙｕａｎ．Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　Ｕｐｄａｔｅ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　鲁棒性。当然，我们还可以通过后续的目标检测方法，如基　于模板匹配的方法，最终可以实现运动目标区域的更精确　的定位。　参考文献　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｋａｌｍａｎ　Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｄｅ—　ｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２００７，１７（１０）：１３４—１３６．　［７］陆继祥，张增芳，李陶深，等．基于２４位彩色人脸图像嘴唇的分　割和提取ＩＪ］．计算机工程，２００３，２９（２）：１４７—１４８．　Ｉ　Ｕ　Ｊｉｘｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧ　Ｚｅｎｆａｎｇ，ＬＩ　Ｔａｏｓｈｅｎ，ｅｔ　ａ１．Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｈｕｍａｎ　Ｍｏｕｔｈ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　２４　Ｂｉｔ　Ｃｏｌｏｒ　Ｉｍａｇｅ　［１］何斌Ｖｉｓｕａｌ（汁＋数字图像处理［Ｍ］＿北京：人民邮电出版社，２００２．　ＨＥ　Ｂｉｎ．Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｖｉｓｕａｌ　Ｃ＋＋［Ｍ］．　Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｐｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍ　Ｐｒｅｓｓ，２００２．　［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００３，２９（２）：１４７—１４８．　［８］何斌，马天予，王运坚，等．Ｖｉｓｕａｌ　Ｃ＋＋数字图像处理［Ｍ］．第　二版．北京：人民邮电出版社，２００２．　ＨＥ　Ｂｉｎ，ＭＡ　Ｔｉａｎｙｕ，ＷＡＮＧ　Ｙｕｎｊｉａｎ，ｅｔ　ａ１．Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｅ　［２］周志字，汪亚明，黄文清，等．基于熵的运动目标检测［－Ｉ］．微计　算机信息，２００３，５．　ＺＨＯＵ　Ｚｈｉｙｕ，ＷＡＮＧ　Ｙａｒｎｉｎｇ，ＨＵＡＮＧ　Ｗｅｎｑｉｎｇ，ｅｔ　ａ１．　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｖｉｓｕａｌ　ｃ＋＋［Ｍ］．Ｓｅｃｏｎｄ　Ｅｄｉｔｉｏｎ．Ｂｅｉ—　ｊｉｎｇ：Ｐｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｅｏｍ　Ｐｒｅｓｓ，２００２．　Ｍｏｖｉｎｇ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｅｎｔｒｏｐｙ［Ｊ］．Ｍｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，２００３，５．　［９］杨枝灵，王开．Ｖｉｓｕａｌ　ｃ＋＋数字图像获取、处理及实践应用　［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２００３．　ＹＡＮＧ　Ｚｈｉｌｉｎｇ，ＷＡＮＧ　Ｋａｉ．Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，Ｐｒｏ—　［３］王亮，胡卫民，谭铁牛．人运动的视觉分析综述［Ｊ］．计算机学　报，２００２，２５（３）：２２５—２３７．　ＷＡＮＧ　Ｌｉａｎｇ，ＨＵ　Ｗｅｉｍｉｎ。ＴＡＮ　Ｔｉｅｎｉｕ．Ａ　Ｓｕｒｖｅｙ　ｏｆ　Ｖｉｓｕａｌ　ｃｅｓｓｉｎｇ　ａｎｄ　Ｐｒａｃｔｉｃａｌ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｖｉｓｕａｌ　ｃ＋＋［Ｍ］．　Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｐｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍ　Ｐｒｅｓｓ，２００３．　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｈｕｍａｎ　Ｍｏｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，　２００２，２５（３）：２２５—２３７．　［１０１阮秋琦，阮宇智．数字图像处理［Ｍ］．第二版．北京：电子工业　出版社，２００３．　［４］王辉．背景差分图像处理［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨理工大学，２００５．　ＷＡＮＧ　ｈｕｉ．Ｔｈｅ　Ｐｒ　ｏｆ￣ｃｋｇｒｏｕｎｄＤｉｆｅｒｅｎｃｅＩｎ￣ｅ＜Ｄ］．Ｈａｒ—　ｂｉｎ：Ｈａｒｂｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００５．　ＲＵＡＮ　Ｑｉｕｑｉ，ＲＵＮＡ　Ｙｕｚｈｉ．Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｍ］．　Ｓｅｃｏｎｄ　Ｅｄｉｔｉｏｎ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｐｒｅｓｓ，２００３．　［１１］刘玮玮．Ｖｉｓｕａｌ　ｃ＋＋视频／音频开发工程案例精选［Ｍ］．北　京：人民邮电出版社，２００４．　ＬＩＵ　Ｗｅｉｗｅｉ．Ｖｉｄｅｏ／Ａｕｄｉｏ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｐｒｏｊｅｅｔｓ　Ｓｅｌｅｃｔｅｄ　Ｃａ—　［５］魏志强，纪筱鹏，冯业伟．基于自适应背景图像更新的运动目　标检测算法ＩＪ］．电子学报，２００５，３３（１２）：２２６１—２２６４．　ＷＥＩ　Ｚｈｉｑｉａｎｇ，ＪＩ　Ｘｉａｏｐｅｎｇ，ＦＥＮＧ　Ｙｅｗｅｉ．Ａ　Ｍｏｖｉｎｇ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｓｅｌｆ－Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｕｐｄａｔｉｎｇ　ｏｆ　Ｂａｃｋ　ｓｅｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｖｉｓｕａｌ　Ｃ＋＋［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｐｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍ　Ｐｒｅｓｓ，２００４．　：　＝　，一　一　々　＾　＾：　协　＾　‘　｝．　芥　乖　茚　昂　茚　矫　乖　乖　夺　蛎　碲　乖　乖　尔　夼　夼　（上接第８９页）　［２］Ｘｉｎｙａｎ　Ｚｈｕ，Ｃｈｕｎｈｕｉ　Ｚｈｏｕ．ＰＯＩ　Ｉｎｑｕｉｒｉｅｓ　ａｎｄ　ｄａｔａ　ｕｐｄａｔｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００５．　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＬＢＳ［Ｃ］／／Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＢＣ，　［７］杜萍，刘勇．基于本体的中文地名识别［Ｊ］．西北师范大学学报　（自然科学版），２０１１（４７）：８７—９３．　ＤＵ　Ｐｉｎｇ，ＬＩＵ　Ｙｏｎｇ．Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｐｌａｃｅ　ｎａｍｅｓ　ｂａｓｅｄ　ＵＳＡ：ＩＥＥＥ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｏｃｉｅｔｙ，２００９：７３０—７３４．　［３］周春辉，朱欣焰，苏科华，等．基于ＬＢＳ的兴趣点查询与更新机　制研究ＩＪ］．微计算机信息，２００９（２５）：１４３—１４５．　ＺＨＯＵ　Ｃｈｕｎｈｕｉ，ＺＨＵ　Ｘｉｎｙａｎ，ＳＵ　Ｋｅｈｕａ，ｅｔ　ａ１．Ｐ０Ｉ　ｄａｔａ　ｕｐ—　ｏｎ　ｏｎｔｏｌｏｇｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔ—　ｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ），２０１１（４７）：８７—９３．　［８］徐杨，冯克忠，马亚明．空间数据重复记录的清理方法研究［Ｊ］．　测绘科学，２００８（１１）：１２４～１２７．　ＸＵ　Ｙａｎｇ，ＦＥＮＧ　Ｋｅｚｈｏｎｇ，ＭＡ　Ｙａｒｎｉｎｇ．Ａ　ｃｌｅａｎｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｄａｔｅ　Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＬＢＳ［Ｊ］．Ｃｏｎｔｒｏｌ＆Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２００９　（２５）：１４３—１４５．　［４］安杨，赵波．基于本体的空问信息集成［Ｊ］．华中科技大学学报　ｓｔｕｄｙｉｎｇ　ｏｎ　ｄｕｐｌｉｃａｔｅ　ｒｅｃｏｒｄｓ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄａｔａ［Ｊ］．ｓｃｉｅｎｃｅ　ｏｆ　ｓｕｒ—　ｖｅｙｉｎｇ　ａｎｄ　ｍａｐｐｉｎｇ，２００８（１１）：１２４—１２７．　（自然科学版），２００６（３４）：９０—９３．　ＡＮ　Ｙａｎｇ，ＺＨＡＯ　Ｂｏ．Ｓｐａｔｉａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　［９］吴敏君．ＧＩＳ空间索引技术的研究［Ｄ］．江苏大学，２００６．　ｗＵ　Ｍｉ￣ｕｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ＧＩＳ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｉｎｄｅｘ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｄ］．　Ｊｉａｎｇｓｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６．　ｏｎｔｏｌｏｇｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｈｕａｚｈｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ），２００６（３４）：９０—９３．　［５］崔巍．用本体实现地理信息系统语义集成和互操作［Ｄ］．武汉大　学，２００４．　ＣＵＩ　Ｗｅｉ．Ｕｓｉｎｇ　Ｏｎｔｏｌｏｇｙ　ｔｏ　ｒｅａｌｉｚｅ　ＧＩＳ　Ｓｅｍａｎｔｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ　［１ｏ］戴冬冬．基于地址匹配方法的ＰＯＩ数据更新研究［Ｊ］．电脑知　识与技术，２０１０，６（１）：１－２，１１．　ＤＡＩ　Ｄｏｎｇｄｏｎｇ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　Ａｄｄｒｅｓｓ　Ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｉｎ　ａｎｄ　Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂ｜ｌｉｔｙ［Ｄ］．Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００４．　［６］黄茂军．地理本体的形式化表达机制及其在地图服务中的应用　研究［Ｄ］．武汉大学，２００５．　ＨＵＡＮＧ　Ｍａｏｊｕｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｆｏｒｍａｌ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　Ｕｐｄａｔｅ　Ｄａｔａ　ｏｆ　ＰＯＩ￣Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏ—　ｇｙ，２０１０，６（１）：１－２，１１．　［ｎ］宋玲．语义相似度计算及其应用研究［Ｉ）］．山东大学，２００９．　ＳＯＮＧ　ｌｉｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｓｅｍａｎｔｉｃ　Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｏｆ　Ｇｅｏ－ｏｎｔｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　ｉｔｓ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｍａｐ　Ｓｅｒｖｉｃｅ［Ｄ］．Ｗｕｈａｎ　ｉｔｓ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［【）］．Ｓｈａｎｄｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００９．　

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