异常检测中查全率和查准率的控制

在使用支持向量机分类技术的异常检测系统中，提出控制查全率和查准率的方法，该方法采用遗传算法优化特征选择和训练模型，其中染色体由特征选择和训练模型组成，适应度是用ξα-estimate方法计算的查全率和查准率的组合，通过设置其中一个参数η达到控制查全率和查准率的目的，实验中采用异常检测标准数据分析该方法的使用效果，结果表明随着η增大，查全率也增大，而查准率却减小，使得用户可以通过设置η的值控制查全率和查准率。     

基于音码相似度的拼音模糊查询算法

论述了拼音模糊检索技术在信息管理和网络信息搜索系统中的必要性,描述了基于音码相似度的语言模糊查询算法及实现同音字和近音字检索算法,在中文信息检索中有很好的应用价值。并结合实例,在获得同音字数据库基础上,提出了基于音码相似度阈值的模糊查询算法,给出了通过拼音数据库实现中文全拼和首字母简拼检索数据库字段的实现方案,从查全率和查准率两个方面对算法的检索效果进行了评价,同时分析了音码相似度阈值对查全率和查准率的影响。     

一种基于分块二值化思想的图像检索方法

提出了一种基于分块二值化思想的图像检索方法,利用二值化阈值将图像分割为目标和背景,在此基础上进行分块,在每一块内分别提取颜色特征后再进行相似度匹配,并在检索中突出图像目标的重要性。实验证明,这种方法能够更有针对性地检索图像,能够在保证查全率的同时较大的提高查准率。     

基于镜头竞争力的多模态视频场景分割算法

为了能快速、有效地进行视频场景分割,论文提出一种基于镜头竞争力的多模态视频场景分割算法,充分考虑视频中多模态之间的时序关联共生特性,通过对视频物理特征的提取、融合计算出镜头间相似度,结合镜头竞争力的判定思想分割出视频场景.实验结果表明,该算法能较为高效地进行视频场景分割,查全率和查准率可达82.1％和86.7％.     

基于语义的概念查询扩展

针对当前信息检索系统中所存在查准率低和查全率低的情况,分析了当前检索系统中常用的方法后,提出了一种基于语义的概念查询扩展方法.该方法结合概念语义空间来实现用户检索的概念查询扩展,以达到提高查准率和查全率的目的.实验结果表明,该方法相对于传统方法可以大幅提高用户检索的查准率和查全率.     

使用层次结构改善平面文本分类器的性能

与以往的层次化分类不同,本文使用了一种本质为图的层次结构,利用这种层次结构解决平面分类问题,从而提高平面分类的查准率和查全率.在普通的类别层次结构中,同一父类的兄弟类别之间的混淆关系是对称的,但事实上类别之间的混淆关系不是对称的.本文从分类器的混淆矩阵入手,引入了混淆类别的概念.利用混淆类别构造的类别层次结构,从查准率和查全率的角度来考虑类别之间的关系,表达出了混淆关系的非对称性.实验结果显示,使用类别的混淆类别构建类别层次结构的方法,无论从宏观上还是微观上都可以提高分类的准确率.     

基于频率域的图像显著性区域提取方法

针对图像的显著性区域提取方法存在区域边界不明确、分辨率不高、显著性目标不准确等问题,提出了一种使用高斯差分滤波器的组合来保持原图像更多的频率信息,然后在频率域里利用颜色和亮度两个特征来计算显著图,最后用均值偏移方法结合自适应阈值方法从显著图中提取显著性区域。实验结果表明,使用高斯滤波器的方法不仅输出完整分辨率的显著图,而且能准确地突出显著性目标,使区域具有明确的边界,并且分割的查准率和查全率都好于多尺度分析方法和Itti方法。     

一种基于多态关联挖掘的位置服务优化查询方法

高效可靠的位置服务查询方法是位置服务广泛应用的关键。传统的位置服务查询方法采用近邻查询的方法,在对近邻的分割时往往面临稳定性差的问题,无法实现高效查询。提出一种基于多态关联挖掘的位置服务优化查询方法,该方法根据查询标准,将数据分为多个状态,然后对多个状态进行关联挖掘,提取数据的深层次特征,根据深层次特征,对位置服务的查询方法进行优化查询来提高系统查询的效率和可靠性。采用查全率和查准率作为衡量标准,对200组数据进行了实际分析,结果显示,基于多态关联挖掘的位置服务查询方法使查全率和查准率分别提高9.5%和8.8%,研究成果在位置服务和信息挖掘中具有很好的应用价值。     

一种参数自适应的简化PCNN图像分割方法

为了进一步延伸脉冲耦合神经网络（Pulse coupled neural network,PCNN）在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方法,使得模型最终以迭代的方式得到分割结果.在仿真和真实红外图像上实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果,且相比于常用的阈值方法以及较新的PCNN方法,文中的简化模型对噪声及复杂图像具有更好的适应性和鲁棒性.     

基于Top-k映射的本体匹配方法

针对本体之间的异构问题,提出一种基于Top-k映射的本体匹配方法。该方法是对现有匹配方法的一种扩展,它以相似度计算为基础,从元素级和结构级计算2个概念之间的相似度,并在匹配过程中同时产生k个映射而不是一个最佳映射。实验结果表明,该算法在查全率和查准率方面都有很好的表现,并且其查准率要优于GLUE方法。     

基于BP神经网络的视频镜头突变检测算法*

对于数字视频镜头突变切换的检测,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法,但这些算法都需要确定阈值,并在实际检测中通常达不到较高的检测精度。提出了一种新的基于BP神经网络的视频镜头突变检测算法,该算法选取模板匹配二次差分和直方图二次差分作为特征,利用神经网络的自组织、自学习能力实现镜头突变检测,然后以闪光检测来提高检测的可靠性。实验结果表明,该算法能够有效地检测视频的镜头突变,无须设定阈值,具有计算简单、易于实现的优点。     

基于互信息量的镜头边界检测算法

为快速稳健地检测镜头边界,提出基于互信息量的镜头边界检测算法。采用基于HSV空间不均匀分块直方图求取的帧间互信息量作为视频帧间差异度量,结合相应的阈值策略与时域窗策略,实现对镜头的切变,以及常见渐变与计算机特效技术制作的镜头变换检测。对包括广告、综艺节目、新闻等多类视频数据进行实验,结果证明,该算法对切变检测的综合效果比经典基于直方图的双阈值法平均提高11.9%,渐变检测的综合效果平均提高7.6%,能有效减弱摄像机运动与光照变化对镜头检测的影响,对不同类型视频镜头检测效果稳定,具有较高的查全率与查准率。     

增强视频镜头边界检测鲁棒性算法的研究

为有效避免闪光和字幕等因素对镜头边界检测造成的影响,提高视烦镜头边界检测的查准率,根据镜头转换的特点和颜色空间的特征,选取YUV颜色空间,对亮度信息进行分析.采用改进的直方图分块加权法计算视频帧的帧间差,结合其变化规律,将全局阈值和自适应阈值相结合,对突变检测加以控制,并依据视频中闪光具有的特性,检测出闪光序列,使其不参与自适应阈值的计算,提高阈值的准确度,从而增强镜头检测的鲁棒性.     

A fuzzy logic approach for detection of video shot boundaries

Video temporal segmentation is normally the first and important step for content-based video applications. Many features including the pixel difference, colour histogram, motion, and edge information etc. have been widely used and reported in the literature to detect shot cuts inside videos. Although existing research on shot cut detection is active and extensive, it still remains a challenge to achieve accurate detection of all types of shot boundaries with one single algorithm. In this paper, we propose a fuzzy logic approach to integrate hybrid features for detecting shot boundaries inside general videos. The fuzzy logic approach contains two processing modes, where one is dedicated to detection of abrupt shot cuts including those short dissolved shots, and the other for detection of gradual shot cuts. These two modes are unified by a mode-selector to decide which mode the scheme should work on in order to achieve the best possible detection performances. By using the publicly available test data set from Carleton University, extensive experiments were carried out and the test results illustrate that the proposed algorithm outperforms the representative existing algorithms in terms of the precision and recall rates.     

一种基于语义的视频场景分割算法

针对如何在镜头基础上进行聚类，以得到更高层次的场景问题，提出了一个基于语义的场景分割算法。该算法首先将视频分割为镜头，并提取镜头的关键帧。然后计算关键帧的颜色直方图和MPEG-7边缘直方图，以形成关键帧的特征；接着利用镜头关键帧的颜色和纹理特征对支持向量机（SVM）进行训练来构造7个基于SVM对应不同语义概念的分类器，并利用它们对要进行场景分割的视频镜头关键帧进行分类，以得到关键帧的语义。并根据关键帧包含的语义概念形成了其语义概念矢量，最后根据语义概念矢量通过对镜头关键帧进行聚类来得到场景。另外．为提取场景关键帧，还构建了镜头选择函数，并根据该函数值的大小来选择场景的关键帧。实验结果表明，该场景分割算法与Hanjalic的方法相比，查准率和查全率分别提高了34．7％和9．1％。     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

一种基于宏块类型匹配的镜头切换检测算法

提出了一种新的MPEG压缩视频镜头切换检测算法。该方法通过分析切换点附近各帧的宏块类型特征，引入了一种新的“宏块类型匹配符”（MTMO），使用其在宏块级别上度量子图片组（SGOP）内部各帧之间的差异性，并结合一种自适应阈值选取技术，完成镜头切换检测。实验结果表明，所提算法适用于不同SGOP结构的MPEG视频序列，查全率达99％，准确率达95％。     

结合颜色和空间信息的自适应视频镜头分割

近些年,视频分割与检索吸引了越来越多人的注意.在视频检索系统中,镜头边缘检测至关重要.在分块颜色直方图和颜色亮度特征基础上提出一种新的突变镜头分割法.一种自适应门限机制和软性联合判决机制被使用而增强了镜头分割的鲁棒性和有效性.仿真实验主要和其它一些已有的方法进行效果比较,证明了该分割算法的高效性和正确性.     

基于综合相似度的二次差分法在镜头检测中的应用

本文提出了一种基于综合相似度的二次差分法,综合考虑小波分析和统计量等多种方法对镜头进行检测。在镜头突变检测中考虑了相邻帧的二次差分法;同时,在渐变检测中引入了自适应阈值法,考虑了非相邻帧的二次差分法,避免了人为因素,克服了其他方法仅适用于一类视频序列或几类视频序列的限制,因而具有较好的鲁棒性。实际视频数数据的实验结果表明,本文所用方法对镜头边界检测具有很好的效果。     

基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。