基于语义分层的行为推理框架

摘要：

人类行为理解是实现“人本计算”模式的基础，其本质在于获取行为的语义，即由动作特征推导人体的行为，需要跨越两者之间的语义鸿沟；为此提出了环境上下文进行隐式建模的方法，并基于此提出了语义分层的行为推理框架，该框架使用了从模糊语义到确定语义的渐近式推理。根据知识将特征合理地分为多个层次，系统则根据当前状态去提取所需要的特征，推理当前可能的候选行为集；并由该候选行为集指导处理模块，更新特征集并进行新一轮的推理，反复迭代至推理完成。应用提出的环境建模方法和渐近推理框架可以有效地实现行为理解。使用隐式环境方法可以提高行为理解的准确率；渐近式推理框架可以避免传统推理方法无差别地提取所有特征，从而提升了推理效率。

关键词：行为理解、特征行为关系、环境上下文、语义分层、分层推理框架

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”计划资助项目2012AA011602；国家自然科学基金资助项目61272232．

在线出版日期：2015-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：178-186