基于DBN的多特征融合音乐情感分类方法

本文在音乐情感分类中的两个重要的环节：特征选择和分类器上进行了探索.在特征选择方面基于传统算法中单一特征无法全面表达音乐情感的问题,本文提出了多特征融合的方法,具体操作方式是用音色特征与韵律特征相结合作为音乐情感的符号表达;在分类器选择中,本文采用了在音频检索领域表现较好的深度置信网络进行音乐情感训练和分类.实验结果表明,该算法对音乐情感分类的表现较好,高于单一特征的分类方法和SVM分类的方法.     

基于OpenCV的道路视频分析系统

当前投入使用的车辆检测系统普遍采用图像回传至服务器后主机集中处理的方式,存在输出数据大,处理时间长等缺点.本文依据ITS系统的构成提出了嵌入式硬件平台的搭建方案,着重对视频图像进行分析并对跟踪算法进行优化.使用OpenCV为图像基础处理工具,通过对比canny算子和sobel算子的区别,选定更具优越性的边缘算法.针对拖影问题,背景采用改进的均值法（即间隔取帧）来提取.最后选用核跟踪的方式实现动态目标的跟踪,并将其应用在系统中实现对动态目标的稳定跟踪.