基于类型标志镜头与词袋模型的体育视频分类

基于内容的体育视频分类是高效管理大量体育视频数据的关键步骤之一,为提高体育视频分类方法的正确率及泛化能力,提出一种基于类型标志镜头与视觉词袋模型相结合的体育视频分类方法.首先给出类型标志镜头的定义,并通过类型标志镜头构建该镜头视频帧训练库;然后构建基于视频帧训练库的金字塔视觉词袋模型,将视频帧标志为归一化的词频向量,使用SVM对视频帧进行分类;再通过分析视频帧分类错误的原因及表现形式提出基于时序连续性孤立帧去除算法,以消除视频帧的错误归类.由于体育视频按组合类型可分为单一体育视频与混合体育视频,因此分别提出了单一体育视频及混合体育视频2种分类算法.实验结果表明,文中算法具有实现简单、处理速度快和准确度高的优点.     

基于加速度的小波能量特征及样本熵组合的步态分类算法

摘 要： 目的 针对传统的使用小波分解系数作为特征对走路、上楼、下楼进行分类时不能对具有相同强度加速度信号的步态样本进行分类的问题,提出了一种基于样本熵和小波能量相结合作为特征的分类算法。方法 利用三轴加速度传感器采集走路、上楼、下楼三种步态下的上臂加速度信号,将信号进行小波分解,提取能量特征和样本熵特征,构建决策树分类器和贝叶斯分类器。结果 决策树分类器和贝叶斯分类器的总体分类精度分别为75%和78.75%,使用样本熵与小波能量作为特征的分类精度比仅使用小波能量的分类精度提高了15.85%和19.17%。结论 就步态分类精度而言,样本熵与小波能量相结合的方法优于仅使用传统小波能量方法。     

小波在基于CT图像的肝脏疾病良恶性分类中的研究

肝癌是一种常见的恶性肿瘤,近年来发病率呈缓慢上升的趋势,病死率也随之上升。文章利用小波在特征提取和模式识别方面的独特优势,提取了基于小波和灰度共生矩阵的纹理特征,结合遗传算法进行特征选择和优化,用KNN分类器设计出高精确度的肝脏疾病良恶性分类器。采用肝脏CT平扫图像,将肝癌与其他的良性病变进行分类,探讨了小波的不同性质及特征提取方式对分类结果的影响,对小波在肝脏CT图像良恶性分类中的研究有指导意义。     

高校计算机基础课程多维立体化教学研究与实践

信息化的社会对大学生要求不断提高,计算机基础课程改革就势在必行。多维立体化教学改革提出了与各专业结合、分类分层次以及网络化多个角度出发进行计算机基础教学的改革,并从课程体系、教学手段、教学方法、教学评价体系等方面阐述了该教学模式。通过对11级、12级部分学生进行具体教改的实施,教学效果显著,提高了学生的专业计算机素养,为培养能适应新时代需要的复合型人才奠定基础。     

Flash广告的研究

Flash可以将动画、声音等多种元素融合起来,是一款很受欢迎的二维多媒体动画制作软件.Flash广告内容精彩丰富,修改方便,费用低,越来越受到商家青睐.对Flash广告的特点、分类和设计要求进行研究,分析了移动公司的广告“动感地带”,对该广告中的技术难点展开探讨.     

基于异构代价敏感决策树的分类器算法

代价敏感学习方法常常假设不同类型的代价能够被转换成统一单位的同种代价,显然构建适当的代价敏感属性选择因子是个挑战。设计了一种新的异构代价敏感决策树分类器算法,该算法充分考虑了不同代价在分裂属性选择中的作用,构建了一种基于异构代价的分裂属性选择模型,设计了基于代价敏感的剪枝标准。实验结果表明,该方法处理代价机制和属性信息的异质性比现有方法更有效。     

异构计算中体系结构感知的并行任务分簇方法

异构计算是高效能计算发展的必然趋势,针对异构计算运行中并行任务和体系结构难匹配的问题,提出了实 现并行任务和体系结构匹配的并行任务分簇方法。首先给出效能的概念及异构计算中体系结构感知的分簇问题,然 后从理论上分析了异构匹配与效能的关系,提出了实现异构计算匹配和结构匹配的分簇理论,目的是发挥异构计算中 机器的潜能,协同处理并行任务,实现高效能。在此基础上,给出相应的算法。最后通过仿真实验说明,该方法可通过 簇图与体系结构的匹配缩短通信开销在执行时间上所占的比例,从而缩短并行执行时间,以提高系统利用率,最终实 现异构计算的高效能。     

一种基于小波变换的MQAM信号调制识别方法

MQAM调制样式识别是非合作通信研究的重要内容之一。通过分析MQAM信号在小波域具备的特征,提出了一种基于小波变换的MQAM信号识别算法,该算法不需要预先知道载频、波特率等参数,步骤简单,可在低信噪比情况下实现对MQAM信号的分类。     

并行化的情感分类算法的研究

在海量数据集上执行情感分类任务时,传统的单机情感分类算法的扩展性成为系统的瓶颈.在云计算平台Hadoop上,实现了情感分类任务中特征提取、特征向量加权和情感分类等算法的MapReduce化.在情感语料数据集上,对各种子步骤组合下情感分类算法的精度及每种算法的时间开销进行了对比分析.实验结果验证了实现的并行化情感分类算法的有效性,同时它为用户选择合适算法实现情感分类任务提供了有价值的参考信息.     

基于改进GA的云计算任务调度算法

云计算通常需要处理大量的计算任务,任务调度策略在决定云计算效率方面起着关键作用。如何合理地分配计算资源,有效地调度任务运行,使所有任务运行完成所需的时间较短、成本较小是个重要的问题。提出一种考虑时间-成本约束的遗传算法(TCGA),通过此算法调度产生的结果不仅能使任务完成所需的时间较短,而且成本较小。通过实验,将TCGA与考虑时间约束的遗传算法(TGA)、考虑成本约束的遗传算法(CGA)进行比较,实验结果表明,该算法是云计算中一种有效的任务调度算法。