DE60318471T2

DE60318471T2 - Extraktion von wissen mittels eines objektbasierten semantischen netzes

Info

Publication number: DE60318471T2
Application number: DE60318471T
Authority: DE
Inventors: Arno Schaepe; Maria Athelogou; Ursula Benz; Christof Krug; Gerd Binnig
Original assignee: Definiens AG
Current assignee: Definiens AG
Priority date: 2002-10-15
Filing date: 2003-10-15
Publication date: 2008-12-24
Anticipated expiration: 2023-10-16
Also published as: EP1552437A2; US7146380B2; US20070036440A1; DE60318471D1; US7467159B2; WO2004036337A3; AU2003296860A1; US20040148296A1; EP1552437B1; WO2004036337A2; AU2003296860A8

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein ein computerimplementiertes Verfahren und ein computerimplementiertes System zum Extrahieren einer Information aus Eingabedaten und genauer gesagt derartige Verfahren, die semantische Wissensnetze verwenden.
HINTERGRUND
Es sind semantische Netze bekannt, welche Formalismen für eine Wissensrepräsentation auf dem Gebiet von künstlicher Intelligenz sind. Ein semantisches Netz besteht aus semantischen Einheiten und Verknüpfungsobjekten. Die Verknüpfungsobjekte verknüpfen jeweilige semantische Einheiten und definieren den Typ der Verknüpfung zwischen den jeweiligen semantischen Einheiten. Jedoch ist es nicht möglich, das Wissen, welches in den semantischen Einheiten und den Verknüpfungsobjekten des semantischen Netzes vorhanden ist, zu erweitern, zu löschen oder zu ändern. Die DE 199 08 204 A beschreibt ein fraktales hierarchisches Netz, das eine Mehrzahl von semantischen Einheiten aufweist, wodurch semantisch strukturierte Information analysiert und behandelt werden kann.
Aus der WO 01/45033 A ist ein computerimplementiertes Verfahren zum Verarbeiten von Datenstrukturen unter Verwendung eines semantischen Netzes bekannt. Verarbeitungsobjekte, die Algorithmen und Ablaufsteuerungen aufweisen, wirken auf semantische Einheiten, zu welchen es eine Verknüpfung gibt. Verarbeitungsobjekte können mit einem Klassenobjekt verknüpft sein, um dadurch imstande zu sein, eine lokale adaptive Verarbeitung durchzuführen. Die Verarbeitungsobjekte können eine Mehrzahl von Algorithmen verwenden.
Gemäß der zuvor erwähnten Druckschrift gibt es einen neuen Lösungsweg für eine objektorientierte Datenanalyse und insbesondere die Bildanalyse. Der Hauptunterschied dieses Verfahrens ist, dass verglichen mit einer pixelorientierten Bildanalyse eine Klassifikation von Objektprimitiven durchgeführt wird. Diese Objektprimitive werden während einer Segmentierung des Bilds erzeugt. Aus diesem Grund kann eine sogenannte Multi-Resolution-Segmentierung durchgeführt werden. Die Multi-Resolution-Segmentierung lässt ein Segmentieren eines Bilds in ein Netz eines homogenen Bildbereichs in jeder Auflösung zu, die von einem Nutzer ausgewählt wird. Die Objektprimitive stellen eine Bildinformation in einer abstrakten Form dar.
Als klassifizierte Informationsträger innerhalb eines Bildobjektnetzes bieten derartige Objektprimitive und ebenso andere Bildobjekte, die aus derartigen Objektprimitiven abgeleitet werden, mehrere Vorteile verglichen mit einem klassifizierten Bildelement.
Im Allgemeinen weist das semantische Netz zwei wesentliche Komponenten auf. Die erste ist ein Datenobjektnetz, wie zum Beispiel ein Bildobjektnetz, und die zweite ist ein Klassenobjektnetz. Neben der Multi-Resolution-Segmentierung gibt es ebenso die Möglichkeit eines Durchführens einer sogenannten klassifikationsbasierten Segmentierung.
Wie es zuvor erwähnt worden ist, können die Verarbeitungsobjekte mit Klassenobjekten verknüpft sein und deshalb kann Wissen, welches in dem semantischen Netz vorhanden ist, unter Verwendung der Verarbeitungsobjekte erweitert, gelöscht oder geändert werden.
Jedoch gibt es mehrere Probleme. Die Verarbeitungsobjekte führen eine lokale adaptive Verarbeitung in dem semantischen Netz durch. Die wichtigen Aspekte einer lokalen adaptiven Verarbeitung sind ein Analysieren und Ändern von Objekten, aber ebenso ein Navigieren durch das semantische Netz gemäß den Verknüpfungsobjekten. Jedoch ist der Aspekt eines Navigierens nicht durch das zuvor erwähnte Verfahren abgedeckt.
KURZFASSUNG
In einem Ausführungsbeispiel extrahiert ein Verfahren eine Information aus Eingabedaten durch Abbilden der Eingabedaten in ein Datenobjektnetz. Die Eingabedaten sind durch semantische Einheiten dargestellt. Das Verfahren verwendet ein semantisches Wissensnetz, das aus dem Datenobjektnetz, einem Klassenobjektnetz und einem Verarbeitungsobjektnetz besteht. Das semantische Wissensnetz verwendet einen Satz von Algorithmen, um die semantischen Einheiten zu verarbeiten. Das semantische Wissensnetz definiert ein Verarbeitungsobjekt in dem Verarbeitungsobjektnetz durch Auswählen einer Datendomäne in dem Datenobjektnetz, einer Klassendomäne in dem Klassenobjektnetz und eines Algorithmus aus dem Satz von Algorithmen. Das Verarbeitungsobjekt weist die Datendomäne, die Klassendomäne und den Algorithmus auf. Das Verarbeitungsobjekt wird in dem Verarbeitungsobjektnetz verwendet, um die semantischen Einheiten zu verarbeiten.
In einem weiteren Ausführungsbeispiel extrahiert ein System eine Information aus Eingabedaten unter Verwendung eines semantischen Wissensnetzes.
Andere Ausführungsbeispiele und Vorteile sind in der nachstehenden detaillierten Beschreibung beschrieben. Diese Kurzfassung gibt nicht vor, die Erfindung zu definieren. Die Erfindung ist durch die Ansprüche definiert.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNG
Die beiliegende Zeichnung, in der gleiche Bezugszeichen gleiche Komponenten bezeichnen, stellt Ausführungsbeispiele der Erfindung dar.
1 ist eine schematische Darstellung eines Systems zum Extrahieren einer Information aus Eingabedaten.
2 ist eine Darstellung einer Struktur von Domänen und Verarbeitungsobjekten, die von dem System von 1 verwendet werden.
3 ist eine Bildschirmaufnahme bzw. ein Screenshot einer grafischen Benutzeroberfläche von Datenobjekten, Klassenobjekten und Algorithmusobjekten, die von dem System von 1 verwendet werden.
4 ist eine Bildschirmaufnahme eines einzelnen Verarbeitungsobjekts.
5 ist eine Bildschirmaufnahme, die ein einzelnes Verarbeitungsobjekt mit einer Auswahlliste von verfügbaren Datenobjektdomänen darstellt.
6 ist eine Bildschirmaufnahme eines einzelnen Verarbeitungsobjekts mit einer Auswahlliste eines verfügbaren Satzes von Algorithmen.
7 ist eine Bildschirmaufnahme eines Parameterdialogs für einen besonderen Algorithmus, der von einem einzelnen Verarbeitungsobjekt verwendet wird.
8 ist eine Darstellung einer klassifikationsbasierten Objektevolution, die in einem Dreiecksverfahren durchgeführt wird.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Es wird nun im Detail Bezug auf einige Ausführungsbeispiele der Erfindung genommen, von denen Beispiele in der beiliegenden Zeichnung dargestellt sind.
Sowohl ein computerimplementiertes Verfahren als auch ein computerimplementiertes System zum Extrahieren einer Information aus Eingabedaten sind offenbart. Das System kann sowohl auf einem einzelnen Computer als auch auf einem verteilten Netz von Computern, wie zum Beispiel einem lokalen Netz (LAN) oder einem Weitbereichsnetz (WAN) realisiert sein. Die Bestandteile eines semantischen Wissensnetzes, das ebenso einfach als ein semantisches Netz bezeichnet wird, können in sowohl einer zentralisierten als auch einer dezentralisierten Form eines WAN realisiert sein. Da die Struktur von verteilten Netzen von Computern, auf welchen das System realisiert ist, im Stand der Technik bekannt ist, wird hier eine detaillierte Beschreibung von derartigen verteilten Netzen von Computern weggelassen.
In dem nachstehend beschriebenen beispielhaften Ausführungsbeispiel ist ein System beschrieben, das Bilddaten verarbeitet. In anderen Ausführungsbeispielen werden jedoch andere Typen von Daten verarbeitet. Zum Beispiel verarbeiten andere Ausführungsbeispiele Datenstrukturen, die in einem topologischen Kontext vorgesehen sind. Weiterhin können noch andere Ausführungsbeispiele Datenstrukturen in der Form von Audiodaten, Textdaten oder statistisch erfassten Daten (Data-Mining) verarbeiten.
1 ist eine schematische Darstellung einer Struktur eines semantischen Wissensnetzes gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung. Das semantische Wissensnetz weist vier getrennte Unternetze auf: Ein Verarbeitungsnetz 1, ein Datenobjektnetz 4, ein Klassenobjektnetz 7 und einen Satz von Algorithmen 10. Alle Objekte, die in diesem semantischen Wissensnetz enthalten sind, sind semantische Einheiten.
Das Verarbeitungsobjektnetz 1 wiest eine Mehrzahl von Verarbeitungseinheiten 2 auf. Das Datenobjektnetz 4 weist eine Mehrzahl von Datenobjekten 5 auf. Eine vorbestimmte Datendomäne 6 wird aus der Mehrzahl von Datenobjekten 5 abhängig von der gegebenen Situation ausgewählt, wie es nachstehend beschrieben wird. Das Klassenobjektnetz 7 weist eine Mehrzahl von Klassenobjekten 8 auf. Eine vorbestimmte Klassendomäne 9 wird aus der Mehrzahl von Klassenobjekten 8 abhängig von der gegebenen Situation ausgewählt, wie es später beschrieben wird. Der Satz von Algorithmen 10 weist eine Mehrzahl von Algorithmen 11 auf. Ein vorbestimmter Algorithmus 11 wird aus dem Satz von Algorithmen 10 abhängig von der gegebenen Situation ausgewählt, wie es nachstehend beschrieben wird.
2 zeigt eine schematische Darstellung einer Struktur von Domänen und Verarbeitungsobjekten 2. Jedes der Verarbeitungsobjekte 2 weist eine Datendomäne 6, eine Klassendomäne 9 und einen Algorithmus 11 auf. Die verschiedenen Verarbeitungsobjekte 2 sind über Verknüpfungsobjekte 3 verbunden und bilden zusammen ein Verarbeitungsnetz. Die Vernetzung der Verarbeitungsobjekte 2 über Verknüpfungsobjekte 3 definiert eine Ablaufsteuerung. Die Ablaufsteuerung ist eine Flusssteuerung zum Ausführen von verschiedenen Verarbeitungsobjekten 2. Die Ablaufsteuerung definiert, welches Verarbeitungsobjekt 2 als Nächstes ausgeführt wird, nachdem das Ausführen eines vorhergehenden Verarbeitungsobjekts 2 beendet ist.
Ein Verarbeitungsobjekt 2 ist ein Objekt, um eine Analyseoperation, wie zum Beispiel eine Bildanalyseoperation, in einem gegebenen Projekt durchzuführen. Wie es in 2 gezeigt ist, weist jedes Verarbeitungsobjekt 2 einen Algorithmus 11, eine Datendomäne 6 und eine Klassendomäne 9 auf. Der Algorithmus 11 definiert, welche Operation durchgeführt werden soll. Die Datendomäne 6 definiert, wo die Operation durchgeführt wird und welches Datenobjekt oder welche Datenobjekte von dem Algorithmus 11 verarbeitet wird bzw. werden. Die Klassendomäne definiert, unter welchem Kriterium oder unter welchen Kriterien die Operation durchgeführt wird und welche Klasse oder welche Klassen verwendet werden sollen.
Aufgrund der unterschiedlichen Domänen und Algorithmen, die abhängig von der gegebenen Anwendung ausgewählt werden können, können Verarbeitungsobjekte 2 selektiv auf vorbestimmte Datenobjekte 5 und auf vorbestimmte Klassenobjekte 8 unter Verwendung eines vorbestimmten Algorithmus 11 wirken. Zum Beispiel wird ein vorbestimmter Segmentierungsalgorithmus lediglich an Unterdatenobjekten eines ausgewählten Datenobjektes 5 in dem Datenobjektnetz 4 angewendet.
3 zeigt eine Bildschirmaufnahme einer grafischen Benutzeroberfläche von Datenobjekten 5, Klassenobjekten 8 und Algorithmen 11. Ein Nutzer kann Datenobjekte 5, Klassenobjekte 8, Algorithmen 11 und andere Einstellungen auswählen, um eine erwünschte Anwendung zu realisieren. Eingabedaten in der Form eines Bilds erscheinen in dem oberen linken Fenster der grafischen Benutzeroberfläche in 3. In dem gleichen oberen linken Fenster wird das Datenobjektnetz 4, das Datenobjekte 5 aufweist, als eine Überlagerung angezeigt. Einzelne Datenobjekte 5 können mit einer Eingabevorrichtung ausgewählt und hervorgehoben werden. Merkmalsdaten eines ausgewählten Datenobjekts 5 werden in dem Fenster angezeigt, das mit "Image Object Information" bezeichnet ist.
Eine Information, die sich auf das Verarbeitungsobjektnetz 1 bezieht, erscheint in dem Fenster mit der Registerkarte, die mit "Process" bezeichnet ist. Eine derartige Information beinhaltet Verarbeitungsobjekte 2 und betreffende Verknüpfungsobjekte, die die Ablaufsteuerung darstellen. Eine Information, die das Klassenobjektnetz 7 betrifft, erscheint in dem Fenster, das mit "Class Hierarchy" bezeichnet ist. Eine derartige Information beinhaltet die Klassenobjekte 8 und betreffende Verknüpfungsobjekte, die eine semantische Gruppierung der Klassenobjekte 8 darstellen.
4 ist eine Bildschirmaufnahme, die ein einzelnes Verarbeitungsobjekt 2 darstellt. Das Dialogelement, das mit "Algorithm" bezeichnet ist, enthält den ausgewählten Algorithmus 1 aus dem Satz von Algorithmen 10. Ein Algorithmus kann von dem Nutzer aus einer Auswahlliste ausgewählt werden, die durch eine Pfeil-Schaltfläche gezeigt ist. Das Dialogelement, das mit "Domain" bezeichnet ist, enthält die Beschreibung der Datendomäne 6 für ein einzelnes Verarbeitungsobjekt 2. Der Nutzer kann eine Pfeil-Schaltfläche anklicken, um eine Datendomäne aus einer Auswahlliste auszuwählen. Datendomänen 6 werden durch einen strukturellen Untersatz des Datenobjektnetzes 4 als ein Art zusätzliche Klassifikationsbedingung, die mit "dark1" bezeichnet ist, und durch eine zusätzliche Randbedingung, die mit "Elliptic Fit > = 0.8" bezeichnet ist, beschrieben.
Ein Dialogelement, das mit "Loops & Cycles" bezeichnet ist, kann verwendet werden, um das jeweilige Verarbeitungsobjekt 2 eine bestimmte Anzahl von Malen oder, bis ein stabiler Zustand erreicht ist, zu wiederholen. Die große Auswahlliste auf der rechten Seite zeigt alle Klassenobjekte 8 des Klassenobjektnetzes 7. Der Nutzer wählt Klassenobjekte 8 aus, um die Klassendomäne 9 zu bestimmen.
5 ist ein einzelnes Verarbeitungsobjekt mit einer Auswahlliste von verfügbaren Datenobjektdomänen 6. In dem Dialogelement, das mit "Domain" bezeichnet ist, gibt es eine Auswahlliste von verfügbaren Datenobjektdomänen 6, aus welchen der Nutzer auswählen kann. Die Datendomäne 6, die mit "just execute" bezeichnet ist, führt alle verknüpften Unterverarbeitungsobjekte vorzugsweise seriell aus. Ein paralleles Ausführen kann jedoch ebenso realisiert sein. Die Datendomäne 6, die mit "image object level 2" bezeichnet ist, adressiert alle Datenobjekte 5 auf einer bestimmten hierarchischen Ebene von Datenobjekten 5. Die Datendomäne 6, die mit "neighbor objects (0)" bezeichnet ist, adressiert alle Datenobjekte 5, die zu dem Datenobjekt 5 benachbart sind, welche von einem übergeordneten Verarbeitungsobjekt verarbeitet worden sind. Das Datenobjekt 6, das mit "sub object (1)" bezeichnet ist, adressiert alle Datenobjekte 5, die Unterdatenobjekte zu den Datenobjekten 5 sind, welches von einem übergeordneten Verarbeitungsobjekt verarbeitet worden ist. Das Datenobjekt 6, das mit "super object (1)" bezeichnet ist, adressiert ein Datenobjekt 5, das ein übergeordnetes Datenobjekt zu dem Datenobjekt 5 ist, welches von einem übergeordneten Verarbeitungsobjekt verarbeitet worden ist. Wie es in 5 gezeigt ist, sind zusätzliche Datendomänen 6 vorhanden und können von dem Nutzer definiert werden.
Weiterhin gibt es ebenso die Möglichkeit, unter Verwendung von unterschiedlichen Datendomänen 6 in verknüpften Verarbeitungsobjekten 2 durch das Datenobjektnetz 4 zu navigieren. Zum Beispiel wird zuerst die Datendomäne 6, die mit "image object level 2" bezeichnet ist, ausgewählt, um alle Datenobjekte 5 auf einer bestimmten hierarchischen Ebene der Datenobjekte 5 zu adressieren. Als Zweites wird die Datendomäne 6, die mit "sub object (1)" bezeichnet ist, ausgewählt, um alle Datenobjekte 5 auszuwählen, die Unterdatenobjekte zu einem Datenobjekt 5 sind, das zuvor adressiert und von einem übergeordneten Verarbeitungsobjekt verarbeitet worden ist. Als drittes wird die Datendomäne 6, die mit "neighbor object (0)" bezeichnet ist, ausgewählt, um alle Datenobjekte 5 zu adressieren, die zu dem Datenobjekt 5 benachbart sind, das zuvor adressiert und von einem übergeordneten Verarbeitungsobjekt verarbeitet worden ist.
6 zeigt ein einzelnes Verarbeitungsobjekt mit einer Auswahlliste eines verfügbaren Satzes von Algorithmen 10. Eine Auswahlliste von verfügbaren Sätzen von Algorithmen 10, aus welcher der Nutzer auswählen kann, ist in dem Dialogelement gezeigt, das mit "Algorithm" bezeichnet ist. Zum Beispiel verarbeitet der Algorithmus 11, der mit "do nothing" bezeichnet ist, nicht das Datenobjekt 5 des Verarbeitungsobjekts 2 selbst, sondern leitet vielmehr das Datenobjekt 5 zu seinen Unterverarbeitungsobjekten zur weiteren Verarbeitung. Der Algorithmus, der mit "classification" bezeichnet ist, klassifiziert alle Datenobjekte 5 in der gegebenen Datendomäne 6 mit den Klassenobjekten 8 in der gegebenen Klassendomäne 9. Der Algorithmus, der mit "multiresolution segmentation" bezeichnet ist, erzeugt ein Anfangsdatenobjekt auf der Grundlage der Eingabedaten durch Optimieren einer bestimmten Form und eines Farbkriteriums. Der Algorithmus, der mit "update attribute values" bezeichnet ist, aktualisiert Attributwerte, die mit irgendeinem anderen Objekt in dem gesamten semantischen Wissensnetz verknüpft sein können. Der Algorithmus, der mit "create classes" bezeichnet ist, erzeugt neue Klassenobjekte 2 in dem Klassenobjektnetz 7 gemäß einem bestimmten Kriterium. Wie es in 6 gezeigt ist, sind zusätzliche Algorithmen vorhanden und können von dem Nutzer definiert werden.
7 zeigt einen Parameterdialog für einen bestimmten Algorithmus, der von einem einzelnen Verarbeitungsobjekt verwendet wird. Der gezeigte Parameterdialog dient für einen Algorithmus 11, der mit "image object fusion" bezeichnet ist, der in 6 gezeigt ist. Der Algorithmus 11, der mit "image object fusion" bezeichnet ist, fusioniert zwei Datenobjekte 5, die gemäß einem bestimmten Kriterium zueinander benachbart sind, um ein weiteres Datenobjekt 5 zu erzielen, das aus den zwei Datenobjekten 5 besteht.
Das Dialogelement, das mit "Candidates" bezeichnet ist, wird verwendet, um die Klassifikation der zwei benachbarten Datenobjekte 5 zu bestimmen. Das Dialogelement, das mit "Fitting function" bezeichnet ist, lässt zu, dass der Nutzer ein Optimierungskriterium definiert, das aus einem Datenobjektmerkmal, wie zum Beispiel hier "Elliptic Fit" besteht, welches eine Eigenschaft der zwei benachbarten Datenobjekte 5 und eines Datenobjekts 5 misst, das durch Fusionieren der zwei benachbarten Datenobjekte 5 erzeugt wird, wie zum Beispiel hier die Nähe zu einer Ellipse. Jedoch kann irgendeine andere Eigenschaft ebenso verwendet werden. Weiterhin besteht das Optimierungskriterium ebenso aus einer gewichteten Summe von Eigenschaftswerten der zwei benachbarten Datenobjekte 5 und des Datenobjekts 5, das durch Fusionieren der zwei benachbarten Datenobjekte 5 erzeugt wird.
Options-Schaltflächen "minimize" und "maximize" werden verwendet, um auszuwählen, ob die gewichtete Summe von Eigenschaftswerten minimiert oder maximiert werden sollte. Schließlich wird der sich ergebende Wert der gewichteten Summe mit einem Passungsschwellwert verglichen, welcher ebenso von dem Nutzer ausgewählt werden kann und verwendet wird, um zu bestimmen, ob die Optimierung erfüllt ist oder nicht.
Wenn das Optimierungskriterium nicht erfüllt ist, werden die zwei benachbarten Datenobjekte nicht fusioniert und ist eine Verarbeitung beendet. Wenn jedoch das Optimierungskriterium erfüllt ist, wird es angekreuzt. Zum Beispiel ist das Optimierungskriterium erfüllt, wenn eine Weise der Passung, wie zum Beispiel "best fitting" angekreuzt ist, welche ebenso von dem Nutzer ausgewählt werden kann. Wenn die Weise der Passung erfüllt ist, werden die zwei benachbarten Datenobjekte 5 fusioniert. Wenn jedoch die Weise der Passung nicht erfüllt ist, schreitet das Verfahren mit einem der zwei benachbarten Datenobjekte 5 und einem weiteren Datenobjekt 5 fort, das zu dem einen der zwei benachbarten Datenobjekte 5 benachbart ist. Das zuvor erwähnte Verfahren kann wiederholt werden, bis kein weiteres Fusionieren von Datenobjekten 5 auftritt oder bis eine bestimmte Anzahl von Zyklen ausgeführt worden ist. Das zuvor erwähnte Verfahren ist ein Beispiel eines wichtigen Typs von besonderen Verarbeitungsobjekten, welches in 8 auf eine allgemeine Weise gezeigt ist.
8 zeigt eine klassifikationsbasierte Objektevolution, die in einem Dreiecksverfahren durchgeführt wird. Zu Beginn des Dreiecksverfahrens wird ein besonderes Verarbeitungsobjekt 2 durch Auswählen der Datendomäne 6, der Klassendomäne 9, des Algorithmus 11, einer zusätzlichen Datendomäne 12 in dem Datenobjektnetz 4 und einer zusätzlichen Klassendomäne 16 in dem Klassenobjektnetz 7 definiert. Das besondere Verarbeitungsnetz weist die Datendomäne 6, die Klassendomäne 9, den Algorithmus 11, die zusätzliche Datendomäne 12 und die zusätzliche Klassendomäne 16 auf.
Danach wird eine morphologische Operation 13 unter Verwendung des Algorithmus 11 durchgeführt, um die semantischen Einheiten in der Datendomäne 6 mit den semantischen Einheiten in der zusätzlichen Datendomäne 12 zu kombinieren, um sekundäre semantische Einheiten 14 auszubilden. Eine der sekundären semantischen Einheiten 14 wird mit einer bestpassenden der semantischen Einheiten in der zusätzlichen Klassendomäne 16 (siehe den Pfeil 15) verglichen und die eine sekundäre semantische Einheit 14 wird gemäß der Passung zugelassen oder zurückgewiesen (siehe den Pfeil 17), um dadurch eine tertiäre semantische Einheit 20 auszubilden.
Danach werden die zuvor erwähnte morphologische Operation 13 und die Schritte eines Vergleichens und Zulassens oder Zurückweisens (siehe den Pfeil 17) wiederholt, bis jede tertiäre semantische Einheit 20 dadurch aus einer weiteren Verarbeitung beseitigt ist. Das zuvor erwähnte Verfahren kann derart durchgeführt werden, dass jeder Schritt mehrere Male durchgeführt wird, wie es durch den Kreis 18 gezeigt ist, der mit "Iterationen während einer Evolution" bezeichnet ist. Weiterhin können mehrere besondere Verarbeitungseinheiten miteinander verknüpft sein, bevor die morphologische Operation durchgeführt wird, um eine Ablaufsteuerung auf der Grundlage dessen auszubilden, wie die mehreren Verarbeitungsobjekte verknüpft sind.
Es gibt zusätzlich die Möglichkeit, das übergeordnete besondere Verarbeitungsobjekt durch Auswählen einer besonderen Datendomäne in einem besonderen Verarbeitungsobjektnetz, der Klassendomäne 9 in dem Klassenobjektnetz 7 und des Algorithmus 11 in dem Satz von Algorithmen 10 zu definieren. Das übergeordnete besondere Verarbeitungsobjekt weist die besondere Datendomäne, die Klassendomäne 9 und den Algorithmus 11 auf. Die besondere Verarbeitung wird mit den semantischen Einheiten in der Klassendomäne 9 verglichen. Schließlich wird das besondere Verarbeitungsobjekt aus einer weiteren Verarbeitung beseitigt, wenn das besondere Verarbeitungsobjekt ein vorbestimmtes Kriterium erfüllt.
Mittels des zuvor erwähnten zusätzlichen Verfahrens gibt es die Möglichkeit, das zeitliche Verhalten von jedem verarbeiteten Objekt zu überwachen und dieses Verhalten zum Klassifizieren und einer weiteren Verarbeitung der überwachten Objekte zu verwenden.
Wie es bereits zuvor erwähnt worden ist, kann die vorliegende Erfindung allgemein an Datenobjekten angewendet werden. Jedoch ist eine wichtige Anwendung der vorliegenden Erfindung die Anwendung auf Bilddaten, um Bilder zu klassifizieren. Eine besondere Anwendung der vorliegenden Erfindung ist die Anwendung auf Bilddaten auf dem Gebiet der Biowissenschaft, auf dem die Bilder Mikroskopbilder, die von Gewebeproben genommen werden, Mikroskopbilder, die von geeignet gefärbten Gewebeproben genommen werden, Mikroskopbilder, die von lebenden oder frischen Zellen genommen werden, und Mikroskopbilder, die von Fluoreszenzmikroskopen oder Scannern genommen werden, usw. sind. Eine weitere wichtige Anwendung der vorliegenden Erfindung ist die Anwendung auf Bilddaten auf dem Gebiet einer Extraktion einer geografischen Information unter Verwendung eines Satelliten, eines Flugzeugs, oder von anderen Bildern.
Obgleich die vorliegende Erfindung in Verbindung mit bestimmten besonderen Ausführungsbeispielen zu Lehrzwecken beschrieben worden ist, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. Demgemäß können verschiedene Ausgestaltungen, Abwandlungen und Kombinationen von verschiedenen Merkmalen der beschriebenen Ausführungsbeispiele in die Praxis umgesetzt werden, ohne den Umfang der Erfindung zu verlassen, wie er in den Ansprüchen dargelegt ist.

Claims

Verfahren zum Extrahieren einer Information aus Eingabedaten, das aufweist: (a) Abbilden der Eingabedaten in ein Datenobjektnetz (4), wobei die Eingabedaten semantische Einheiten aufweisen, wobei ein semantisches Wissensnetz das Datenobjektnetz (4), ein Klassenobjektnetz (7) und ein Verarbeitungsobjektnetz (1) aufweist, wobei das semantische Wissensnetz einen Algorithmensatz (10) verwendet, um die semantischen Einheiten zu verarbeiten; (b) Definieren eines Verarbeitungsobjekts (2) in dem Verarbeitungsobjektnetz (1) durch Auswählen einer Datendomäne (6) in dem Datenobjektnetz (4), einer Klassendomäne (9) in dem Klassenobjektnetz (7) und eines Algorithmus (11) aus dem Algorithmensatz (10) mehrere Male, wobei das Verarbeitungsobjekt (2) die Datendomäne (6), die Klassendomäne (9) und den Algorithmus (11) aufweist; und (d) Verarbeiten der semantischen Einheiten in dem Verarbeitungsobjektnetz (1) unter Verwendung des Verarbeitungsobjekts (2), dadurch gekennzeichnet, dass zwischen dem Schritt (b) und dem Schritt (d) der folgende Schritt durchgeführt wird: (c) direktes Verknüpfen von mehreren Verarbeitungsobjekten (2), die definiert werden, wenn der Schritt (b) mehrere Male durchgeführt wird, über Verknüpfungsobjekte (3), wobei die mehreren Verarbeitungsobjekte (2) über die Verknüpfungsobjekte (3) direkt miteinander verknüpft werden, um eine Ablaufsteuerung auf der Grundlage des direkten Verknüpfens von mehreren Verarbeitungsobjekten (2) auszubilden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Verknüpfen in dem Schritt (c) mindestens eines eines Ausführens der mehreren Verarbeitungsobjekte (2) als Unter-Verarbeitungsobjekte, eines seriellen Ausführens der mehreren Verarbeitungsobjekte (2) oder eines parallelen Ausführens der mehreren Verarbeitungsobjekte (2) aufweist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Verarbeitungsobjekt (2) mehrere Male ausgeführt wird, wobei jedes Mal weitere semantische Einheiten verarbeitet werden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Verarbeitungsobjektnetz (1) eine Steuerstruktur aufweist, die aus der Gruppe genommen ist, die aus einer Schleife, einer Verzweigung, einem Funktionsaufruf, einem Sprung und einer Ablaufsteuerung besteht.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Klassenobjektnetz (7) und das Verarbeitungsobjektnetz (1) über die Klassendomäne (9) miteinander verknüpft werden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das semantische Wissensnetz klassifizierende Verknüpfungsobjekte (3) verwendet, um die semantischen Einheiten zu verarbeiten, und wobei das Datenobjektnetz (4) und das Klassenobjektnetz (7) über die klassifizierenden Verknüpfungsobjekte (3) miteinander verknüpft werden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Datenobjektnetz (4) und das Verarbeitungsobjektnetz (1) über die Verknüpfungsobjekte (3) miteinander verknüpft werden, die auf der Grundlage der Datendomäne (6) während des Verarbeitens in dem Schritt (d) dynamisch erzeugt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei ein Verarbeitungsobjekt (2) durch eine Datendomäne (6), eine Klassendomäne (9) und einen Algorithmus (11) eindeutig definiert wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Verarbeiten unter Verwendung des Verarbeitungsobjekts (2) in dem Schritt (d) die Schritte aufweist: (d1) Extrahieren eines Untersatzes von Datenobjekten (5) in der Datendomäne (6) aus dem Datenobjektnetz (4); und (d2) Anwenden des Algorithmus (11) an jedem der Datenobjekte (5) in dem Untersatz von Datenobjekten (5).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Datendomäne (6) ein Untersatz des Datenobjektnetzes (4) ist, die Klassendomäne (9) ein Untersatz des Klassenobjektnetzes (7) ist und der Algorithmus (11) ein Untersatz des Algorithmensatzes (10) ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei ein einzelnes Verarbeitungsobjekt (2) die semantischen Einheiten in mindestens einem des Datenobjektnetzes (4), des Klassenobjektnetzes (7) und des Verarbeitungsobjektnetzes (1) auf der Grundlage der Datendomäne (6), der Klassendomäne (9) und des Algorithmensatzes (11) verarbeitet.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin aufweist: (e) Definieren eines besonderen Verarbeitungsobjekts (2) durch Auswählen der Datendomäne (12), der Klassendomäne (9), des Algorithmus (11), einer weiteren Datendomäne (12) in dem Datenobjektnetz (4) und einer weiteren Klassendomäne (16) in dem Klassenobjektnetz (7), wobei das besondere Verarbeitungsobjekt (2) die Datendomäne (6), die Klassendomäne (9), den Algorithmus (11), die weitere Datendomäne (12) und die weitere Klassendomäne (16) aufweist; (f) Durchführen einer morphologischen Operation unter Verwendung des Algorithmus (11), um die semantischen Einheiten in der Datendomäne (6) mit den semantischen Einheiten in der weiteren Datendomäne (12) zu kombinieren, um sekundäre semantische Einheiten (14) zu erzeugen; (g) Vergleichen von einer der sekundären semantischen Einheiten (14) mit einer bestpassenden der semantischen Einheiten in der weiteren Klassendomäne (16) und Zulassen oder Zurückweisen der einen sekundären semantischen Einheit (14) in Übereinstimmung mit der Passung, um dadurch eine tertiäre semantische Einheit (20) auszubilden; und (h) Wiederholen des Durchführens in dem Schritt (f) und des Vergleichens in dem Schritt (g), bis jede tertiäre semantische Einheit (20) ein vorbestimmtes Kriterium erfüllt und dadurch aus einem weiteren Verarbeiten beseitigt wird.
Verfahren nach Anspruch 12, wobei jeder Schritt mehrere Male durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 12, wobei mehrere besondere Verarbeitungsobjekte (2) miteinander verknüpft werden, bevor eine morphologische Operation in dem Schritt (f) durchgeführt wird, um auf der Grundlage dessen eine Ablaufsteuerung auszubilden, wie die mehreren Verarbeitungsobjekte (2) verknüpft werden.
Verfahren nach Anspruch 12, das weiterhin aufweist: (i) Definieren eines übergeordneten besonderen Verarbeitungsobjekts durch Auswählen einer besonderen Datendomäne in einem besonderen Verarbeitungsobjektnetz, der Klassendomäne (9) in dem Klassenobjektnetz (7) und des Algorithmus (11) in dem Algorithmensatz (10), wobei das übergeordnete besondere Verarbeitungsobjekt die besondere Datendomäne, die Klassendomäne (9) und den Algorithmus (11) aufweist; (j) Vergleichen des besonderen Verarbeitungsobjekts mit den semantischen Einheiten in der Klassendomäne (9); und (k) Beseitigen des besonderen Verarbeitungsobjekts aus einem weiteren Verarbeiten, wenn das besondere Verarbeitungsobjekt ein vorbestimmtes Kriterium erfüllt.
System zum Extrahieren einer Information aus Eingabedaten, das aufweist: eine Abbildungseinrichtung zum Abbilden der Eingabedaten in ein Datenobjektnetz (4), wobei die Eingabedaten semantische Einheiten aufweisen, wobei ein semantisches Wissensnetz das Datenobjektnetz (4), ein Klassenobjektnetz (7) und ein Verarbeitungsobjektnetz (1) aufweist, wobei das semantische Wissensnetz einen Algorithmensatz (10) verwendet, um die semantischen Einheiten zu verarbeiten; eine Definitionseinrichtung zum Definieren eines Verarbeitungsobjekts (2) in dem Verarbeitungsobjektnetz (1) durch Auswählen einer Datendomäne (6) in dem Datenobjektnetz (4), einer Klassendomäne (9) in dem Klassenobjektnetz (7) und eines Algorithmus (11) aus dem Algorithmensatz (10) mehrere Male, wobei das Verarbeitungsobjekt (2) die Datendomäne (6), die Klassendomäne (9) und den Algorithmus (11) aufweist; und eine Verarbeitungseinrichtung zum Verarbeiten der semantischen Einheiten in dem Verarbeitungsobjektnetz (1) unter Verwendung des Verarbeitungsobjekts (2), gekennzeichnet durch: eine Verknüpfungseinrichtung zum direkten Verknüpfen von mehreren Verarbeitungsobjekten (2), die von der Definitionseinrichtung mehrere Male definiert werden, vor dem Verarbeiten der Verarbeitungseinrichtung über Verküpfungsobjekte, um eine Ablaufsteuerung auf der Grundlage des direkten Verknüpfens der mehreren Verarbeitungsobjekte (2) auszubilden.
System nach Anspruch 16, wobei die Verknüpfungseinrichtung ein Verarbeitungsobjekt (2) durch Ausführen der Verarbeitungsobjekte (2) als Unter Verarbeitungsobjekte, durch serielles Ausführen der Verarbeitungsobjekte (2) oder durch paralleles Ausführen der Verarbeitungsobjekte (2) mit einem anderen Verarbeitungsobjekt (2) verknüpft.
System nach Anspruch 16, wobei die Verarbeitungseinrichtung das Verarbeitungsobjekt (2) mehrere Male ausführt.
System nach Anspruch 16, wobei das Verarbeitungsobjektnetz (1) eine Steuerstruktur aufweist, die aus der Gruppe genommen ist, die aus einer Schleife, einer Verzweigung, einem Funktionsaufruf, einem Sprung und einer Ablaufsteuerung besteht.
System nach Anspruch 16, wobei das Klassenobjektnetz (7) und das Verarbeitungsobjektnetz (1) über die Klassendomäne (9) miteinander verknüpft werden.
System nach Anspruch 16, wobei das semantische Wissensnetz klassifizierende Verknüpfungsobjekte (3) verwendet, um die semantischen Einheiten zu verarbeiten, und wobei das Datenobjektnetz (4) und das Klassenobjektnetz (7) über die klassifizierenden Verknüpfungsobjekte (3) miteinander verknüpft werden.
System nach Anspruch 16, wobei das Datenobjektnetz (4) und das Verarbeitungsobjektnetz (1) über Verknüpfungsobjekte (3) miteinander verknüpft werden, die auf der Grundlage der Datendomäne (6) dynamisch erzeugt werden.
System nach Anspruch 16, wobei ein Verarbeitungsobjekt (2) durch eine Datendomäne (6), eine Klassendomäne (9) und einen Algorithmus (11) eindeutig definiert wird.
System nach Anspruch 16, wobei die Verarbeitungseinrichtung einen Untersatz von Datenobjekten (5) in der Datendomäne (6) aus dem Datenobjektnetz (4) extrahiert und den Algorithmus (11) an jedem der Datenobjekte (5) in dem Untersatz von Datenobjekten (5) anwendet.
System nach Anspruch 16, wobei die Datendomäne (6) ein Untersatz des Datenobjektnetzes (4) ist, die Klassendomäne (9) ein Untersatz des Klassenobjektnetzes (7) ist und der Algorithmus (11) ein Untersatz des Algorithmensatzes (10) ist.
System nach Anspruch 16, wobei ein einzelnes Verarbeitungsobjekt (2) die semantischen Einheiten in mindestens einem des Datenobjektnetzes (4), des Klassenobjektnetzes (7) und des Verarbeitungsobjektnetzes (1) auf der Grundlage der Datendomäne (6), der Klassendomäne (9) und des Algorithmensatzes (11) verarbeitet.