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FGS编码方法具有细粒度的可扩展能力,能很好地适应网络带宽的动态变化,被认为是一种适合于网络视频传输的编码方案.但现有的MPEG-4 FGS编码标准效率低,限制了其进一步的推广应用.因此,本文面向视频应用中常见的头肩序列图像,实现了一种质量可精细扩展的视频编码方法.该方法采用H.26L对基本层进行编码,采用基于DCT变换的SPIHT方法对原始图像与基本层重建图像之间的残差进行编码得到增强层的码流.然后将复杂背景下的人脸检测与跟踪技术与选择性增强技术结合起来,对人脸区域优先编码.实验结果表明,该方法不仅编码效率高于现有的MPEG-4 FGS标准,码流具有可精细扩展的特性,还可以选择性地提高人脸区域重建图像的主观感受水平. 相似文献
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舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔颜色分类方法。考虑到实际采集中舌象样本较少且类别不平衡的特点,对舌象样本中不平衡的舌苔颜色类别进行数据扩充;通过设计轻型卷积神经网络,将特征提取和分类纳入到一个框架中统一进行处理,利用数据驱动学习图像与其属性的映射关系,得到舌苔颜色分类模型,从而实现对舌象样本的苔色分类。实验结果表明,提出的舌苔颜色分类方法可以取得94. 85%的分类准确率,对辅助中医临床诊疗及临床研究具有现实意义。 相似文献
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特征提取是图像分类的关键部分之一.现有的Dense SIFT特征采用固定网格和步长以从上到下、从左到右的重叠方式提取特征,如果图像分辨率过大,将会导致提取的图像特征数量非常大,并且引入大量的冗余信息.为此,提出了一种低冗余Dense SIFT特征提取方法.该方法首先对图像进行预处理,实现对图像的紧凑表示;然后,利用数据中心化思想和(l)0范数去除冗余的Dense SIFT特征点,节约特征存储所需的空间,降低后续处理的计算复杂度;最后,将低冗余Dense SIFT特征提取方法应用于图像分类,提出了一种图像分类方案.实验结果表明,采用所提出的Dense SIFT特征提取方法,在减少特征点数量的同时,可以提升特征的区分能力. 相似文献
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针对无线视频传感器网络网络带宽有限、网络拓扑结构动态不稳定的特点,以及视频传输对实时性的要求,设计并实现了一种面向WVSN的多径QoS保障路由协议-EDQMR协议,该协议不仅考虑了跳数、时延、节点之间的距离等约束条件,也同时将节点剩余能量作为约束条件,以路径能量的消耗最小为代价函数进行最优路径的选择,不仅考虑单个节点的能耗,也均衡了整个网络的能耗.仿真结果表明,与现有的AOMDV协议相比,在时延满足需求的前提下,本文提出的EDQMR协议可以显著提高数据包的传输成功率,并能有效延长网络的工作寿命. 相似文献