多媒体通信技术系列讲座之一多媒体通信的基本概念、特征及应用

多媒体通信是近几年发展起来的一门新兴通信技术。本讲座主要介绍了多媒体通信技术的基本概念、特征,并着重讨论了多媒体通信所涉及的信息处理技术、网络技术、终端技术、同步技术等等     

基于多模态深度学习的流量分类识别方法

针对流量分类效果与实际情况存在偏差的问题,首先将多模态深度学习运用在流量分类中,通过利用多模态之间的互补性,剔除模态间的冗余,从而学习到更好的流量数据特征表示.然后,提出了一种基于多模态流量数据的检测和分类方法,对同一流量单位的不同模态输入分别采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks...     

实时信息处理系统设计初探

对于实效性很强的系统而言,处理系统的实时性是非常重要的．结合对抗系统的功能特点,初步探讨了实时信息处理系统的设计方法,分析了各种数据融合模型的特点,建立了适合本系统的数据融合模型和决策算法;根据处理系统实时性的要求,对信息处理器进行了实时性优化设计,给出了系统设计流程图,简要介绍了软件系统的功能模块和关键技术。     

基于局部彩色二元模式纹理特征的人脸分类方法

针对现有的局部纹理特征在光照变化下的人脸分类准确率不高的问题,提出一种局部彩色二元模式纹理特征提取和表示方法.该方法首先求取多个信号通道的彩色向量的模,以减少单独对每个信号通道提取 LBP 特征导致的量化误差;其次提取任意两个信号通道之间的像素彩色夹角来减少光照变化的影响.对于给定的测试人脸图像集,通过 SVM 的二分类器投票得到人脸图像的分类.在 Color FERET 和 XM2VTSDB 人脸图像数据库上的实验证明该方法在光照变化下可以有效地分类人脸图像.     

A logical framework for visual information modeling and management

A unified semantic visual data-modeling framework is presented in the paper. In the proposed model, an extended conceptual graph is proposed as an annotation mechanism of a user's perceptual understanding of video objects, activities, and events. A precise definition of the term domain knowledge in visual information processing is presented. A conceptual structure, associated terms, visual feature extraction methods, and a set of constrains in feature extraction are considered as domain information. The proposed visual data model has six different abstraction layers. A higher level is more abstracted and more semantically summarized. A polygon-based bounding volume is used in video object approximation in space and time. We use a bounding volume in motion trajectory representation, rather than motion vectors. This model allows simultaneous access of both temporal and spatial information. The proposed model may be used as a referencing framework for various visual information management systems' developments.     

改造校园有线电视HFC网适用于宽带多媒体教学

随着信息技术的迅速发展，每一种媒体技术都会对学习和教育产生巨大的影响，作为科技与教育的前沿阵地，高等教育正处在这一激流的中心，其中最热门的有网络教学、多媒体教学等，讨论怎样将学校现有的有线电视网改造成适合于学校现代教学的宽带多媒体信息网络。     

改造校园有线电视HFC网适用于宽带多媒体教学

随着信息技术的迅速发展,每一种媒体技术都会对学习和教育产生巨大的影响,作为科技与教育的前沿阵地,高等教育正处在这一激流的中心,其中最热门的有网络教学、多媒体教学等,讨论怎样将学校现有的有线电视网改造成适合于学校现代教学的宽带多媒体信息网络。     

多传感器数据融合处理在通信对抗系统中的应用研究

为使通信对抗系统在复杂电磁环境条件下具备强大完善的战术技术功能指标,适应现代信息化战场的作战使用要求,需要充分重视和挖掘系统的多传感器侦察数据融合处理潜力。围绕这一论点进行了较详细的分析,提出了初步的框架思路。     

一种基于MSPDAF的通抗/雷抗侦察信息融合跟踪算法

在电子对抗侦察系统中,传感器会受到干扰而导致目标跟踪效果下降。将多传感器概率数据互联滤波(MSPDAF)的融合方法运用到电子对抗侦察领域,将通抗侦察和雷抗侦察的观测数据进行融合处理。计算机仿真结果说明:该方法能解决单传感器被干扰时目标跟踪精度下降的问题,在提高电子对抗侦察系统的抗干扰能力方面有实用价值。     

一种基于粗集理论的视频流派分类方法

视频分类提供了一种管理和利用视频数据的有效手段.现有的视频流派分类方法倾向于使用尽量多的特征,借此更有效地表示视频内容,以保证分类的效果,但提取这些视频特征的代价通常都很高,因此有必要考虑流派分类中的特征选择问题.提出了一种基于粗集理论的方法实现视频特征的选择和流派的分类:通过分析相关文献中所使用的各种特征.提取了多种有效特征构成分类的基础;基于启发式搜索的方法用于发现最优约简,从而实现特征选择;通过约简导出的分类规则实现流派标识的确定.与已有方法分类效果的比较以及与决策树方法的实验对比表明了文中方法的有效性.     

大面积激光探测信息综合处理技术

首先介绍了激光探测原理及数据融合技术,然后对大面积激光探测信息综合处理的数据融合结构提出了自己观点,并详细介绍了两级融合结构实现思路及需解决的关键技术,对工程应用有较好的参考价值。     

一种基于费歇信息增量的多传感器对多目标的分配方法

在对序贯Kalman滤波在多传感器多目标跟踪中的应用情况进行分析之后,提出了一种基于费歇信息增量的多传感器对多目标的分配方法．该方法较好地解决了传感器的组合分配问题,并能对目标的跟踪精度实施控制,仿真结果证明了该方法的有效性．     

基于VB的打分结果分析处理系统的研制

在本科生毕业设计成绩评定中采用打分的方式，即每位教师给除了自己指导的学生之外的其他学生打分，取各位教师打分的平均值作为学生的毕业设计成绩。在这种打分评价方式中存在许多影响打分结果公平合理性的主观人为因素，现以统计学理论为依据，对一份打分结果数据进行统计分析，对打分结果的合理性进行评价，并针对其中不合理的因素进行处理。将分析处理的方法步骤用VB编程实现，完成在Windows操作系统下运行的本科生毕业设计成绩打分结果分析评价及处理系统。     

无线传感器网络中的网内信息处理技术

无线传感器网络（WSN）的传输技术发展迅速,但单纯的传输原始感知数据并不能满足传感器网络应用日益发展的智能化需求。传感器网络的网内信息处理技术在原始采集数据的基础上,将大量的信息处理和计算移植到传感网内部进行,从海量的、杂乱无章的、难以理解的原始数据中抽取并推导出对于某些特定的用户来说具有特定意义和判决参考价值的数据。网内信息处理技术能够降低网络数据传输量、节约能量资源、提高数据精度、减小传输延迟,以达到提高网络性能,高度契合用户信息需求的目标,是未来传感器网络技术发展的重要方向。     

基于照明灯及电力线为载体的新型宽带移动通信系统

适应未来宽带移动通信的发展要求,解决目前制约移动通信快速发展的4个“瓶颈”性难题,可以采用一种全新的以信息灯为接入点的移动通信网络形式。信息灯是一种具有普通照明功能且能实现部分无线信号收发功能的新型装置,通过与之相连的电力线（或者光纤）实现接入点与接入网的信息交互。基于信息灯的网络架构以多天线分布式空时信号处理和资源管理为核心支撑技术,通过有线网络和无线网络的有机融合,提供高速、高质量的移动通信服务。     

压缩感知理论简介

随着信息处理的快速发展,在信号处理方面,最近提出一种被称为压缩感知的新兴理论.这种理论比奈奎斯特抽样定理更为有效.文章旨在介绍压缩感知理论.内容包括:压缩感知的由来,压缩感知理论与传统数据压缩的区别,该理论的主要内容及其研究现状.     

基于数据融合的通信电台目标识别方法

D-S证据理论是贝叶斯推理的扩充,是一种适用于不确定决策问题和风险型决策问题的决策方法,在多传感器数据融合中得到广泛的应用。通信对抗系统所面对的电磁环境比较复杂,对通信电台的识别比较困难。应用D-S证据理论对通信对抗系统中侦测传感器的侦测数据进行数据融合,提高了通信电台目标的识别率。     

基于改进Keren配准方法的超分辨率算法

提出一种基于边缘检测和Keren配准方法的自适应归一化卷积超分辨率重建算法。为了进一步提高低分辨率序列图像间的配准精度,该算法将边缘检测与Keren配准算法相结合。首先利用Roberts算子对图像序列进行边缘检测,然后利用基于简化四参数仿射变换模型的Keren改进算法求出边缘图像间的平移和旋转参数。仿真实验结果表明即使在含有噪声及大角度旋转情况下,相比Keren改进算法该算法配准精度得到了显著提高;其中采用Roberts算子相比其他传统算子可获得更高的配准精度。最后采用自适应归一化卷积超分辨率融合算法进行超分辨率重建,真实混叠图像序列的实验表明,基于提出的这种配准方法的超分辨率重建图像获得了很好的视觉效果和更高的分辨能力,具有良好的应用价值。     

面向实时多源信息融合的分布式系统设计与实现

随着信息技术的快速发展,实时多源信息融合已成为学术界和工业界的研究热点。文中针对传统信息融合系统存在的响应延迟高、可扩展性差等问题,提出了一种面向实时多源信息融合的分布式系统设计方案。该方案集成了高性能数据采集、实时数据传输、分布式数据处理和可视化等关键模块。文中详细阐述了各模块的设计原理和技术实现, 并通过实验对系统性能进行了全面评估。实验结果表明,该系统在低延迟、高吞吐等方面显著优于主流的分布式流处理框架,充分验证了所提方案的有效性,为实时多源信息融合领域提供了新的思路和技术支撑。     

数据链网络信息融合的有中心无中心处理结构

针对数据链网络的发展趋势及应用需求,揭示了有中心无中心融合处理的基本原理,并对其处理流程与关键技术进行了深入分析,并提供了解决思路及仿真分析。在此基础上,结合机载信息融合的功能及应用,分析对比了有中心无中心融合处理结构的优缺点,并提出了适合当前数据链网络现状的融合处理方式建议,对网络化多平台信息系统的信息融合架构设计、方案选择具有重要参考意义。