基于概念的多媒体数据语义检索模型*

基于概念的检索是多媒体数据语义检索的解决途径之一。对概念进行了语义扩展,提出了基于概念的多媒体数据语义检索模型,包括人机接口、知识获取、数据获取、概念检索以及语义获取等模块,并对各模块所涉及到的问题进行了分析和探讨。     

一种高效的超节点网络容错机制

超节点网络采用超节点作为普通节点服务器,负责管理和查询处理的机制,提高了搜索效率。但是,如果超节点失效,将会严重影响网络的稳定性和查询效率。提出一种高效的容错机制。首先,改进了无向双环结构,提出k-无向双环拓扑结构,并利用此技术,构建了超节点层拓扑结构,使网络具有高容错特性;同时在此基础上,给出了超节点选择和超节点负载均衡的方法,降低了超节点因负载过重而失效的可能性,另外,给出了超节点失效恢复算法和容错路由算法,解决了超节点失效后的恢复和路由问题。实验结果显示,该网络具有易维护、高容错的特点。     

多模态特征融合的新闻视频故事分割方法

新闻视频故事分割是新闻视频分析的重要底层支持技术,本文提出了一种融合音频、视频等多模态特征的新闻视频故事分割方法.首先分析音频特征的静音片段作为音频特征候选点,对视频进行镜头分割,并将镜头分割结果分类为播音员镜头和新闻报道镜头,将所有的镜头分割点和播音员镜头片段提取为视频片段候选点;然后通过对新闻视频编辑规则的研究,对视频、音频特征候选点融合分析来获取新闻视频的故事分割,实验表明该方法在不同新闻视频编辑规则下都具有较好的分割效率.     

融合多特征的新闻故事探测

探测出新闻故事的边界,将对新闻视频的结构化分析以及新闻视频的语义理解产生积极的作用.通过对新闻视频的结构进行分析,提出了一种融合镜头、播音员、标题字幕、静音等多种特征的新闻故事探测方法.该方法避免了依赖单特征探测新闻故事边界的不足,实验证明,该方法可以获得平均96%的故事边界探准率,能够较好地完成新闻故事边界探测的任务.     

辅助决策的新闻视频挖掘

新闻视频是一种丰富的信息源，对其进行有效的挖掘将有力地辅助决策分析。本文从多媒体信息系统的角度出发，深入思考了辅助决策的新闻视频的挖掘内容和挖掘方法，主要解决了以下两个问题：即挖掘什么和如何去挖的问题。指出辅助决策的新闻视频挖掘的内容应包括结构挖掘、语义事件挖掘、趋势挖掘、关联规则挖掘以及决策者兴趣点挖掘等等；并以一个具体的例子来说明新闻视频挖掘的各种方法，如结构的分割、语义事件的探测、新闻故事重要度的判定、专题的统计分析以及模式的可视化等等。本文较好地实现了新闻视频的内容分析与挖掘的结合，初步的实验证明了提出的新闻视频挖掘方法在辅助决策方面具有有效性。     

自适应的新闻视频播音员镜头探测方法

提出一种基于聚类算法的新闻视频播音员镜头探测方法。该方法利用人脸探测得到的人脸属性进行聚类,在此基础上利用人物及人物边缘背景区域的颜色特征在聚类的结果中进行聚类分析,确定播音员镜头候选类型。通过背景边缘的颜色相似度分析对播音员镜头候选类型进行完善得到最终的播音员镜头类型。实验证明该方法通用性和效率都比较好。     

一种非牛顿流体的可视化方法

提出一种非牛顿流体的可视化方法.首先,分析了非牛顿流体的物理模型,将流体的外形、流动的轨迹以及流体间的相互碰撞都用合理的数学形式进行表述;其次,针对非牛顿流体的特点设计了合理的可视模型,既模拟出逼真的运动效果又控制了算法的复杂度;最后的实验证明了本文算法在合理的时间内能完全逼真的对一类非牛顿流体运动进行真实的再现.算法充分吸收了以往方法的优点,对非牛顿流体的可视化的各个细节采用了最优的物理模型及可视化方法的组合,具有较强的稳健性和创新性.     

多媒体数据语义鸿沟问题分析

针对多媒体数据语义鸿沟已成为制约多媒体数据进一步应用的瓶颈问题,对语义鸿沟问题的来源进行了分析,并在此基础上对该问题进行了细化和扩展。将语义鸿沟问题扩展为思维与自然语言鸿沟、人机交互鸿沟、特征提取鸿沟、实体语义鸿沟和抽象语义鸿沟等层次。通过分析现有的多媒体数据获取方式,提出了解决语义鸿沟问题的可行思路。     

新闻视频帧中的字幕探测

提出了一种新闻视频中的字幕探测方法，该方法主要针对新闻视频中的编辑字幕(如标题字幕)进行探测，包括灰度变换、边缘检测、字幕区域探测、字幕区域合并与过滤以及二值化等步骤。该算法具有简单、高效，对阈值的设定不敏感等特点，对大多数新闻视频中的字幕都具有较好的效果。     

高分辨率遥感图像中机场跑道快速检测方法

在分析机场跑道结构特征的基础上，提出了一种从高分辨率遥感图像中检测机场跑道的方法．具体介绍了嵌入置信度的边缘检测算法和基于线基元的直线提取方法，前者增加了检测结果的可靠性，后者加快了跑道检测速度．最后的实验结果表明本文算法是快速、稳健的．