Моделирование интеллектуальных компонент класса текст-видео информационных систем

Обработка различных форм представления информации, в частности графической, является одной из центральных проблем в теории и практике построения современных информационных систем. Графическое представление информации используется для моделирования когнитивных процессов, базирующихся на пространственных или пространственно-временных (динамических) отношениях между объектами.

Сцену, объекты которой неподвижны, обычно называют статической. Под динамической понимают сцену, содержащую движущиеся объекты. Визуализацией сцены называют отображение ее текстового описания на экран монитора компьютера.

Использование графического изображения сцен, особенно динамических. повышает степень усвоения материалов, используемых в электронных учебных пособиях. В связи с этим вопросы визуализации динамических сцен, в которых присутствуют объекты в полноценном наборе пространственных и пространственно-временных отношений представляют в настоящий момент большой научный и практический интерес.

Пространство является важным элементом во многих информационных системах. Проблемой отображения пространственных отношений активно занимался ряд ученых в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.

Авторами наиболее значительных работ в этом направлении, по мнению диссертанта, являются Поспелов Д. А., Кандрашина Е. Ю. и Литвинцева А.В.

В [23, 31] они рассматривали проблему визуализации пространственных сцен по их текстовым описаниям. В результате их научных ра5 бот были разработаны основные принципы представления знаний о пространстве и времени. Описаны логики и модели времени и пространства. Рассмотрен ряд свойств пространства (ненаправленность, непрерывность, бесконечность и гомогенность) в контексте интеллектуальных систем. Ими были выявлены базовые статические отношения взаиморасположения объектов в пространстве.

Ильин Г. М. и Игнатова В. Н [20, 21] занимались проблемой автоматического синтеза текстов на естественном языке и проблемой построения модели системы перехода от текста к его графическому представлению.

Был разработан ряд систем, обрабатывающих текстовую и графическую информацию. Целью таких систем является усиление выразительных средств представления информации в ЭВМ. Эти системы обладают рядом недостатков: они не способны визуализировать широкий набор динамических отношений, в них отсутствуют функции анализа сцены на основе знаний о физических и геометрических свойствах объектов, в них отсутствуют средства восстановления подтекстов.

В диссертации рассматриваются вопросы создания компонент класса текст-видео. Особое внимание уделено моделированию компонент такого класса, обладающих способностью восстанавливать присущие естественным языкам умолчания, т. е. интеллектуальных компонент класса текст-видео (ИКТВ).

Известно много работ по созданию интеллектуальных систем. Обычно для таких систем характерны большие затраты на их разработку. В диссертации сделан акцент на разработку таких моделей ИКВТ, применение которых доступно широкому кругу пользователей, например, разработчикам обучающих систем, которые не всегда являются специалистами в области проектирования информационных систем. Это достигается путем тщательного отбора элементов предметной области 6 и использования ее специфики.

Целью исследования является разработка моделей интеллектуальных компонент класса текст-видео информационных систем.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы известные и разработанные автором методы анализа и синтеза информационных систем, лингвистического анализа текстов на естественных языках, теории графов, аналитической геометрии, инженерии знаний, физики.

Научная новизна.

— Введены понятия полноты, формальной и геометрической непротиворечивости статической части текстового описания сцены.

— Получен критерий выявления полноты и формальной непротиворечивости статической части текстового описания сцены, в виде свойств соответствующего сцене графа.

— Предложен эффективный подход к выявлению геометрической непротиворечивости статической части текстового описания сцены, в основе которого лежит использование введенных понятий габаритного и минимального радиусов объекта.

— Введено понятие пропадания объектов сцены и предложена методика нахождения минимальных экранных размеров объекта, использующая разбиение предметной области на подклассы похожих объектов.

— Разработаны процедуры интеллектуального восстановления подтекстов в текстовом описании сцены, которые характеризуют следующие типы движений: по наклонной плоскости: тела, брошенного под углом к горизонтутел после соударения.

— Разработан метод расширения предметной области ИКТВ без увеличения библиотеки геометрических образов за счет их закраски и полуподобных трансформаций на время трансляции. 7.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций подтверждается использованием математического аппарата, адекватного решаемым задачам, использованием современных методов анализа и синтеза информационных систем и результатами практического внедрения предложенных в диссертации методов, алгоритмов и программ.

Полученные в работе результаты позволяют облегчить труд широкого круга разработчиков информационных систем, использующих видеоматериалы. Предлагаемые модели интеллектуальных компонент класса текст-видео доступны для реализации разработчикам электронных учебников и других информационных систем.

Разработанные алгоритмы функционирования блоков прототипа ИКТВ доведены до уровня получения числовых соотношений.

Основные положения диссертации изложены и получили одобрение на II Международном Конгрессе ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании, Москва, РГГУ, 1−5 июня 1996 г., XIII Международной Конференции «Проблемы теоретической кибернетики», Казань, 27−31 мая 2002 г., семинаре в ВЦ РАН, спец. семинаре «Математическое моделирование сложных систем и процессов» (мехмат МГУ).

Все основные результаты диссертации опубликованы в четырех печатных работах.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений.

Список литературы

состоит из 54 наименований. Общий объем диссертации 133 страницы текста. Изложение иллюстрируют 27 рисунков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате теоретических и практических исследований по решению сформулированных во введении настоящей диссертации задач получены новые результаты, имеющие высокую научную и практическую ценность.

Первым этапом визуализации динамических сцен является обработка входной информации (текстовое описание сцены).

При построении моделей большое внимание уделяется ограничениям, которые накладываются на структуру входных и выходных данных.

Ограничения на структуру текстового описания сцен объясняются сложностью разработки лингвистических процессоров и наличием большого числа работ в этом направлении.

Для проверки корректности входной информации в работе введены понятия полноты, формальной и геометрической непротиворечивости статической части текстового описания сцены и получены необходимые и достаточные условия полноты и формальной непротиворечивости статической части текстового описания сцены. Эти условия сформулированы в виде свойств введенного графа, который строится по описанию сцены.

Большое внимание уделенное в работе вопросам автоматического выявления пересечения прямоугольников и кругов связано с разбиением динамической сцены на большое число кадров, каждый из которых проверяется на геометрическую непротиворечивость. Для упрощения этих проверок введены понятия габаритного и минимального радиусов объекта.

Выявлена возможность пропадания объектов сцены, обусловленная наличием объектов, имеющих существенно различные размеры. Сцены, содержащие пропавшие объекты, недопустимы при адекватной визуализации. Предложена методика автоматического нахождения минимальных экранных размеров объекта, использующая разбиение предметной области на подклассы похожих объектов.

Встречающиеся в текстах на естественном языке умолчания о взаимном расположении объектов и о типах и параметрах их движения раскрываются с помощью разработанных процедур интеллектуального восстановления подтекстов. Описаны процедуры восстановления подтекстов, которые характеризуют следующие типы движений: по наклонной плоскоститела, брошенного под углом к горизонтутел после соударения.

Разработан метод существенного увеличения предметной области интеллектуальных компонент класса текст-видео без расширения библиотеки геометрических образов. В основе этого метода лежит полу подобная трансформация (с возможно различными коэффициентами сжатия по горизонтали и вертикали) и закраска библиотечного образа предка объекта на время трансляции.

Полученные в работе результаты позволяют облегчить труд широкого круга разработчиков информационных систем, использующих видеоматериалы. Предлагаемые модели интеллектуальных компонент класса текст-видео доступны для реализации разработчикам электронных учебников и других информационных систем.

Для подтверждения адекватности предложенных моделей разработан прототип ИКТВ, который успешно прошел испытания на факультете информатики РГГУ, в Московском научном центре по культуре и информационным технологиям и на кафедре математической теории интеллектуальных систем (мехмат МГУ).