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通过使用计算机、投影机、视频展示台和荧幕,辅助教师完成全部或部分的教学任务,尽可能地用声、像、图、文等多种媒体向学生传授知识,训练其技能,启迪其思维,发展其智力,不仅大大提高课堂教学效果,而且为教学带来许多方便。 相似文献
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利用曲率滤波-经验模式分解预处理检测并提取人体目标特征,以降低图像分解运算复杂度,同步增强边缘和纹理特征,提高特征区分性。表现在:(1)在第一层经验模态分解中,以曲率滤波曲面映射原图像的连续平滑曲面,形成包络曲面及均值面,首层分解图像纹理特征显著,以下各层凸显边缘与结构特征;(2)从低分辨率到高分辨率尺度图像匹配出相邻层强边缘区域,易于人体目标轮廓候选区域的提取;(3)以首层分解图纹理特征筛分背景,在相邻层中匹配前景特征区域,形成人体姿态特征的轨迹图,易于判别人体姿态及行为。在人体行为识别实验中,采用曲率滤波-经验模式分解预处理提取的轮廓特征与人体行为典型数据库ground truth对比,在UIUC示例数据的轮廓提取的精度和召回率都达到90%以上。对人体姿态及行为做识别处理,验证了预处理方法的有效性。 相似文献
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目的 基于缓存的自适应视频流传输策略无需估测实时带宽,直接通过缓存变化量与码率的映射函数选取符合当前网络状况的最佳质量码流传输。传统基于缓存的自适应视频传输不考虑内容特征,在码率选择上为不同运动级别视频内容均使用相同的码率映射函数,在不稳定的无线网络环境中高运动强度内容的码率急剧降低会严重伤害用户体验质量(QoE),提出运动感知基于缓存的自适应视频流传输(MA-BBA)算法。方法 MA-BBA算法根据片段运动级别确定码率映射函数,对运动强度高的内容快速切换到较高码率,而对于运动强度较低的内容则使用较为保守的码率,从而使得缓存资源能够位于安全边界之上且较多分配给高级别运动内容,提高不同运动强度内容的平均质量,使整体QoE得到优化。结果 在公开的无线网络带宽数据集上实现本文MA-BBA算法,基于吞吐量的自适应传输算法(TBA)和基于缓存的自适应传输算法(BBA)。MA-BBA在高运动强度内容的平均质量上比TBA和BBA分别提高1.7%和1.2%,且质量波动区间更小。MA-BBA在平均缓存利用率上达到72%,大大高于TBA的45.9%和BBA的45.4%。结论 MA-BBA算法与现有的码率自适应算法TBA和BBA相比,大大提高了缓存资源利用率,提高了对资源要求最苛刻的高级别运动内容的传输质量,减小码率切换幅度频率,优化了视频服务的整体QoE。 相似文献
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