一种基于压缩域的视频镜头检测方法

针对传统的基于空域的视频镜头检测算法需要解压缩,计算量大、效率低的缺点,提出了一种基于压缩域的视频镜头检测方法。该方法首先根据MPEG压缩标准,从视频流中提取I帧中8个低频DCT系数,并对其进行分区加权求二次帧差,从而确定镜头变换所在的GoP;在GoP中通过计算P帧和B帧的不同类型宏块比率,来精确定位镜头边界。实验结果表明,该方法可大大减少计算时间和数据量,且具有良好的检测效果。     

基于比特承诺的视频安全责任认定方法

为了保证视频内容在公开网络中的安全传输和责任认定,在充分考虑视频编码和篡改特征的基础上,提供了一种视频特征提取方法,并对特征提取数据进行比特承诺。通过验证比特承诺数据来判断视频是否被篡改,以及确定篡改发生的区域;在发生非法视频传播时,发送方通过揭示承诺,实现责任认定。实验结果表明,该方法计算复杂度小,且具有良好的安全性和可靠性。     

基于深度信念网络的语音情感识别的研究

针对语音情感识别中的特征提取的问题,提出了一种新的特征提取方式,利用深度神经网络(DNN)中的深度信念网络(DBNs)自动提取语音信号中情感特征.通过训练一个5层的深度信念网络提取语音情感特征,把连续多帧的语音并在一起,构成一个高维的特征,把深度信念网络训练完的特征作为非线性支持向量机(SVM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别多分类器系统.其识别率为86.5%比传统的基于提取句子的时间构造、振幅构造、基频构造等特征的方法提高7%.