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1.
本文主要介绍了一种新型的大规模集成电路设计中的定时分析软件Crystal及其为寻找关键路径提供附加信息的几条命令,讨论了它在组合电路、时钟电路中的应用,给出了时延分析中的基本的时延计算法-RC法和斜率法及几例Crystal使用实例、指出了该软件使用过程中的优缺点。 相似文献
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基于脸部和步态特征融合的身份识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种将脸部和步态特征相结合,应用于智能监控系统进行远距离视频流中身份识别的新方法.该方法首先分别采用隐马尔可夫模型(HMM)和Fisherfaces方法进行步态和脸部的识别,之后将这两个分类器得到的结果进行匹配级的融合.对从不同方向采集的31个人的视频序列进行分析实验,结果表明将脸部和步态特征相结合进行身份识别具有很好的鲁棒性,其识别性能也优于只采用脸部或步态单一特征的识别方法. 相似文献
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针对基于监控视频的人体异常行为识别问题,提出了基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别方法,即通过无任何人工标注的视频训练集自动学习人体行为模型,并能够应用学到的人体行为模型实时检测异常行为和识别正常行为。这一方法主要围绕"低层视频表示-中层语义行为建模-高层语义分类"3个方面进行:1)基于时-空间兴趣点构建了一种紧凑的和有效的视频表示方法。2)提出一种新颖的语义主题模型(Topic Model,TM)——主题隐马尔科夫模型(Topic Hidden Markov Model,THMM),它能够自然地分组视频中检测到的人体行为。主题隐马尔科夫模型基于已有的马尔科夫模型和主题模型构造,不但聚类运动词汇成简单动作,而且聚类简单动作成全局行为,同时建模了行为时间上的相关性。THMM是一个4层贝叶斯主题模型,它将视频序列建模为行为的马尔科夫链,同时行为是视频序列中某些视频剪辑(Clip)的概率分布;将视频剪辑建模为动作的随机组合,同时动作是视频剪辑中运动词汇的概率分布。克服了传统隐马尔科夫模型和主题模型在人体复杂行为建模过程中精度、鲁棒性和计算效率上的不足。3)提出运行时累积的异常性测度及其在线异常行为检测方法和基于在线似然比检验(Likelihood Ratio Test,LRT)的实时正常行为分类方法,从而克服了实时行为识别过程中由于缺乏充分的视觉证据而引发的行为类型歧义,能完较好地完成监控场景中实时异常行为检测和在线正常行为识别的任务。取自实际监控场景的实验数据集上的实验结果证明了本方法的有效性。 相似文献
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基于用户身份的加密体系是一种新型的公钥加密体系,在这种体系中,用户的身份标志或是从身份标志中衍化出来的字符串序列就是他们的公钥。在一个门限值为(t,n)的代理签名方案中,源签名人可以把他(或她)的签名权利委派给n个代理签名人,从而使得任何大于等于t个代理签名人可以代表源签名人对信息进行签名,而小于等于(t-1)个代理者却没有这种权利。然而,在许多情况下人们希望一个方案能同时满足保密性、可认证性以及不可否认性。文章提出了一种在双线性对偶映射下的基于用户身份加密体系中的门限代理签密方案,并且分析了该方案的安全性。 相似文献
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简要介绍了二维几何变换和仿射变换原理,并以实现一个在屏幕上滚动放大(缩小)的矩形为例,研究了一个利用二维仿射变换生成动态窗口的算法。稍加变化,该算法还可以实现其它多种动态窗口效果。将这些效果应用于程序窗口创建和关闭过程中,可以使应用软件界面变得更加动感活泼。 相似文献