انجمن کامپیوتر ایران

تعداد افراد سالمند که به تنهایی زندگی می‌کنند، در بسیاری کشورها در حال افزایش است. یکی از مهمترین خطراتی که این افراد را تهدید می‌کند، زمین خوردن است که احتیاج به رسیدگی سریع دارد. دوربین‌های نظارتی وسیله مناسبی برای تشخیص خودکار آن هستند. این دوربین‌ها با استفاده ازالگوریتم‌های بینایی کامپیوتر ویژگی‌هایی را از دنباله تصاویر ویدئویی استخراج می‌کنند و سپس بوسیله طبقه‌بندی آنها به طور خودکار زمین خوردن را تشخیص دهند. ویژگی‌های رایجوابسته به جهت دید دوربین هستند. برای حل این مشکل از چندین دوربین استفاده می‌شود که پیچیدگی سیستم را افزایش می‌دهد. ما در این مقاله پیشنهاد می‌کنیم که از مساحت سیلوئت بدست آمده از یک دوربین به عنوان یک ویژگی مقاوم به جهت دید دوربین استفاده شود. نتایج تجربی نشان می‌دهد که ترکیب دو ویژگی مساحت و نسبت طول به عرض مستطیل محیطی خطایی کمتر از %2 در تشخیص زمین خوردن روی یک مجموعه داده در دسترس ایجاد می‌کند.

اندازه‌گیری شباهت جملات در کاربردهای مختلفی از پردازش متن از جمله سیستم‌های پرسش و پاسخ و خلاصه‌سازی متن مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مقاله روشی جدید برای اندازه‌گیری شباهت معنایی جملات مبتنی بر نقش‌های معنایی معرفی شده است. در این روش، جملات ورودی ابتدا با برچسب‌های بخش‌های گفتار و نقش‌های معنایی برچسب‌ زده می‌شوند و سپس با استفاده از یک معیار اندازه‌گیری معنایی، شباهت کلمات در برچسب‌های نقش‌های معنایی یکسان محاسبه می‌شود. با استفاده از این مقادیر، شباهت نقش‌های معنایی، سطوح معنایی و در نهایت شباهت جملات محاسبه می‌گردد. برخلاف بسیاری از روش‌های پیشین این روش قابلیت محاسبه شباهت معنایی جملات کوتاه و ساده و همچنین طولانی با ساختارهای پیچیده را دارا می‌باشد. نتایج پیاده‌سازی نشان می‌دهند استفاده از مشابهت معنایی علاوه بر مشابهت ساده و همچنین نقش‌های معنایی علاوه بر برچسب‌های بخش‌های گفتار سبب افزایش دقت معیار اندازه‌گیری در مقایسه با روش‌های موجود می‌گردد.

انتساب مقوله¬های گرامری به کلمه¬های یک متن، بخشی مهم در سیستم پردازش زبان¬های طبیعی محسوب می شود. پیکره‏متنی که از طریق اطلاعات (pos) part of speech نشانه گذاری شده، معمولاً به عنوان پیش¬نیازی اجتناب ناپذیر در دیگر برنامه¬های کاربردی پیچیده¬تر در حوزه پردازش زبان¬های طبیعی منجملهاستخراج اطلاعات، تجزیه معنایی، ترجمه ماشینی یا تفسیر زمینه¬های معنایی و وارسی‏کننده‏های دستوریمورد استفاده قرار می¬گیرد. در بسیاری از موارد به علت عدم دسترسی به منابع آزموده‏شده و استاندارد دستوری و ریخت‏شناسی رایانه‏ای در زبان فارسی به استفاده از نشانه‏گذارهای آماری بسنده می‏شود. در این گونه نشانه‏گذارها برای تشخیص مقوله دستوری واژه های ناشناخته، بدون توجه به ساختار و ماهیت کلمه تنها از روش‏های آماری استفاده می‏شود که طبعا حاصل و نتیجه کارچندان مطلوب نخواهد بود. در این تحقیق، ما به ارائه نشانه‏گذاری هیبریدی می‏پردازیم که علاوه بر روش آماری از مزایای روش‏های قانون- محور(دستوری) و ریخت‏شناسی واژه ها در زبان فارسی در راستای بهبود نتیجه نهایی بهره می‏جوید.