面向视频压缩的显著性协同检测JND模型

为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型（Just Noticeable Distortion,JND）.该模型通过像素域和变换域下联合建模计算得到的最优JND模型,基于上下文感知的显著性算法得到相应的显著图,并将检测结果用于JND模型权值分配.提出的JND残差滤波器可以嵌入到HEVC视频编码框架中.实验结果表明:在全I帧配置下,提出的算法编码结果与HM16相比,在视觉主观感知质量一致的情况下,平均码率可节省10.7%.     

A new robust double-talk detector based on the Stockwell transform for acoustic echo cancellation

Despite great developments in the field of acoustic echo cancellation (AEC), the presence of double-talk remains difficult problem. The main role of double-talk detection (DTD) is to control adaptation of the filter coefficients by halting their update in double-talk situations. In this paper, we propose a new method of DTD based on a time–frequency analysis that uses the Stockwell transform (ST).The ST is a time–frequency spectral localization method that combines the characteristics of the short-time Fourier transform and the wavelet transform. This method provides better time–frequency resolution, especially for non-stationary signals. In the experimental tests, the normalized least mean squares (NLMS) algorithm is used to update the filter coefficients along with speech signals taken from the TIMIT database. The obtained results show better performance compared to existing methods in terms of misalignment convergence and speech intelligibility enhancement.     

Set‐based fault detection and isolation for detectable linear parameter‐varying systems

In the context of fault detection and isolation of linear parameter‐varying systems, a challenging task appears when the dynamics and the available measurements render the model unobservable, which invalidates the use of standard set‐valued observers. Two results are obtained in this paper, namely, using a left‐coprime factorization, one can achieve set‐valued estimates with ultimately bounded hyper‐volume and convergence dependent on the slowest unobservable mode; and by rewriting the set‐valued observer equations and taking advantage of a coprime factorization, it is possible to have a low‐complexity fault detection and isolation method. Performance is assessed through simulation, illustrating, in particular, the detection time for various types of faults. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

A robust projector–camera interactive display system based on finger touch control by fusing finger and its shadow

A robust projector–camera interactive display system consisting of one camera and one projector is proposed, which enables users to interact with computer by touching on arbitrary surfaces with bare hand. The system utilizes the camera to recover 3D information of fingertip for touch detection. Firstly, predicted image generated from geometric and photometric calibration matrix is used to segment hand and its shadow. Secondly, fusion degree of the hand and its shadow is detected using linear‐scanning method. Finally, a square tracking mask is used to determine the touch action on the projection surface. Experimental results show that the proposed system is robust to different lighting conditions. The touch detection accuracy is 93.0% and the average processing time of each frame is 36 ms.     

基于DCT变换的多通道特征的行人检测

在行人检测中,针对目前多通道检测算法特征利用不充分的问题,提出一种基于DCT变换的多通道特征级联的行人检测算法。通过一种2层卷积网络模型将图像信息DCT变换后的数据进行整理,形成新的频域通道特征,该通道能描述行人的复杂纹理特征。结合梯度方向直方图特征、颜色空间特征和DCT频域特征,基于Adaboost算法训练了低开销的多通道特征行人检测器。在典型的公开行人库上的实验结果表明,该方法能提高检测的性能,在较低误检率时效果更加显著。     

基于DES加解密技术的电子文档访问控制方法

电子文档的在线阅览已经非常普遍.付费用户可以下载文档或在线阅读文档的全部内容,而普通用户则只允许预览有限的内容.通过这种方式可以在一定程度上实现对电子文档使用范围的控制.但该方式的不足在于,付费用户下载文档后,可以随意将下载的文档转发给他人.因而,如何在文档被下载后依然能对其使用范围进行限制,从而更好地实现版权保护,值得研究和摸索.本课题重点研究电子文档的线上线下访问控制方法：通过对注册用户权限的限制实现电子文档的线上访问控制,基于DES加解密等技术控制下载文档的线下使用范围.实验结果表明,本文所提出的基于DES加解密技术的电子文档线上线下访问控制方法,能够更加有效地对电子文档的访问权限进行控制,具有更强的版权保护力度.     

基于3D-CNN的暴力行为检测

大量的研究行为识别方法集中在检测简单的动作,如：步行,慢跑或者跳跃等;针对于打斗或者动作复杂的攻击性行为则研究较少;而这些研究在某些监控场景下非常有用,如：监狱,自助银行,商场等. 传统的暴力行为识别研究方法主要利用先验知识来手动设计特征,而本文提出了一种基于3D-CNN结构的暴力检测方法,通过三维深度神经网络直接对输入进行操作,能够很好的提取暴力行为的时空特征信息,从而进行检测. 从实验结果可以看出,本文方法能较好地识别出暴力行为,准确率要高于人工设计特征的方法.     

高校区域大学生微博身份的精确识别方法

对高校大学生微博身份进行精确识别有利于尽早的定位大学生网络谣言、高校舆情事件的起源,为高校辅导员及相关管理部门采取线下补救措施、及时处理突发事件争取时间.以学校提供的学生信息资料为背景,让挖掘到的大学生微博信息尽可能地去匹配已有的背景信息,从而识别高校区域大学生微博帐号.分别采用3种阈值进行实验分析,证明这种循环匹配的方法可以获得较好的识别效果.     

视频图像中动态目标检测系统的FPGA硬件设计

为解决传统视频图像数据处理时,通常以软件为基础,存在工作量大、存储时间长的问题,提出了基于FPGA硬件结构处理的设计,提高系统的处理速度和实时性.针对图像处理问题,采用背景差分法检测运动目标,通过二值化方法剔除图像中的静止场景,然后再做形态滤波,消除空洞和噪声点,最后提取出目标中心点,达到检测运动目标的目的.同时加入sobel边缘检测模块,扩展运动目标检测体系结构,在检测目标时,系统能够根据物体的形状以及它的运动路径,来识别对象并对其检测结果进行分类.此外,对一些特定环境,设置适当禁区,当目标中心点进入禁区时,做出相应判断.硬件设计和Verilog HDL程序编写完成后,在Modelsim中做仿真验证,可以得到正确的目标检测结果.     

基于最小割图分割的社区发现算法

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合: 首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化问题中的零模型;其次,统计推理模型中的目标函数被修改并应用于本文的最优化算法中。实验结果显示,无论是在真实世界网络还是在人工生成网络中,该文提出的算法均具有高效和稳定的发现社区的能力。