一种嵌入式头肩图像编码方法

头肩序列图像是可视电话、会议电视等视频业务中常见的一种图像模式.本文将SPIHT算法与人脸检测算法相结合,提出一种嵌入式的头肩图像编码方法.首先采用人脸检测技术确定头肩图像中的人脸区域;然后产生人脸区的掩膜,并对LL子带中人脸区掩膜内的小波系数进行定标,以保证人脸区的小波系数能优先编码;最后采用SPIHT算法对人脸区和背景区进行编码.实验结果表明,与原来的SPIHT方法相比,这种方法可以保证人脸区域的重建质量好于背景区的重建图像.同时压缩后的码流仍然具有嵌入的特性,支持渐进传输.     

无人机影像目标检测技术研究进展

无人机影像目标检测技术是无人机影像智能化分析中的关键技术，开展无人机影像目标检测技术的研究有着广阔的应用前景和价值。介绍了无人机影像中目标检测技术的发展历程，简述了无人机影像目标检测技术在森林防火、农业信息采集、电力线路检测、路桥损害检测以及军事侦察等5种特定领域的应用情况，总结归纳了目标检测性能评价时常用的数据集和标准，并对未来无人机影像目标检测技术的发展态势进行了展望。     

基于轻型卷积神经网络的舌苔颜色分类方法

舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔颜色分类方法。考虑到实际采集中舌象样本较少且类别不平衡的特点,对舌象样本中不平衡的舌苔颜色类别进行数据扩充;通过设计轻型卷积神经网络,将特征提取和分类纳入到一个框架中统一进行处理,利用数据驱动学习图像与其属性的映射关系,得到舌苔颜色分类模型,从而实现对舌象样本的苔色分类。实验结果表明,提出的舌苔颜色分类方法可以取得94. 85%的分类准确率,对辅助中医临床诊疗及临床研究具有现实意义。     

应用于图像检索的视觉注意力模型的研究

利用视觉注意力模型进行图像检索是一个新的研究方向。介绍了几种视觉注意力模型原理,在分析和总结了基于注意力模型图像检索的应用和特点的基础上,进一步给出了面向图像检索的视觉注意力模型的发展前景。     

面向CDMA2000-1X网络的移动流媒体服务器的设计与实现

面向联通公司CDMA2000-1X网络,开发了一套移动流媒体(MMS,mobile media streaming)服务器解决方案,该方案包括本地处理模块和网络处理模块两个部分,不仅可以同时响应多个用户的服务请求,还可以为用户提供播放、暂停、快进和终止4个VCR功能.首先介绍了移动流媒体系统的整体框架以及各部分的功能,然后重点介绍了MMS服务器的设计与实现细节.     

一种面向无线视频传感器网络的多径QoS保障路由协议

针对无线视频传感器网络网络带宽有限、网络拓扑结构动态不稳定的特点,以及视频传输对实时性的要求,设计并实现了一种面向WVSN的多径QoS保障路由协议-EDQMR协议,该协议不仅考虑了跳数、时延、节点之间的距离等约束条件,也同时将节点剩余能量作为约束条件,以路径能量的消耗最小为代价函数进行最优路径的选择,不仅考虑单个节点的能耗,也均衡了整个网络的能耗.仿真结果表明,与现有的AOMDV协议相比,在时延满足需求的前提下,本文提出的EDQMR协议可以显著提高数据包的传输成功率,并能有效延长网络的工作寿命.     

基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法

舌色是中医(TCM)望诊最关注的诊察特征之一。在实际应用中,通过一台设备采集到的舌象数据训练得到的舌色分类模型应用于另一台设备时,由于舌象数据分布特性不一致,分类性能往往急剧下降。为此,该文提出一种基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法。首先,设计了一种双阶段元学习训练策略,从源域有标注样本中提取域不变特征,并利用目标域的少量有标注数据对网络模型进行微调,使得模型可以快速适应目标域的新样本特性,提高舌色分类模型的泛化能力并克服过拟合。接下来,提出了一种渐进高质量伪标签生成方法,利用训练好的模型对目标域的未标注样本进行预测,从中挑选出置信度高的预测结果作为伪标签,逐步生成高质量的伪标签。最后,利用这些高质量的伪标签,结合目标域的有标注数据对模型进行训练,得到舌色分类模型。考虑到伪标签中含有噪声问题,采用了对比正则化函数,可以有效抑制噪声样本在训练过程中产生的负面影响,提升目标域舌色分类准确率。在两个自建中医舌色分类数据集上的实验结果表明,在目标域仅提供20张有标注样本的情况下,舌色分类准确率达到了91.3%,与目标域有监督的分类性能仅差2.05%。     

一种基于H.264/AVC压缩域的GOP级视频场景转换检测算法

本文提出了一种基于H.264/AVC压缩域的GOP(Group of Pictures)级视频场景转换检测算法.该算法利用H.264/AVC基本档次码流中的帧内预测模式、运动矢量和宏块编码类型等可用信息,提出了基于子块的色度模式差异、累积运动值和累积帧内宏块数等三个判决准则,然后综合利用这三个判决准则,提出了一种GOP级的视频场景转换检测算法.实验结果表明,与现有的一个COP级场景检测算法对比,本文提出的GOP级视频场景转换检测算法可以获得更好的检测性能.     

面向头肩序列图像的质量可精细扩展视频编码方法

FGS编码方法具有细粒度的可扩展能力,能很好地适应网络带宽的动态变化,被认为是一种适合于网络视频传输的编码方案.但现有的MPEG-4 FGS编码标准效率低,限制了其进一步的推广应用.因此,本文面向视频应用中常见的头肩序列图像,实现了一种质量可精细扩展的视频编码方法.该方法采用H.26L对基本层进行编码,采用基于DCT变换的SPIHT方法对原始图像与基本层重建图像之间的残差进行编码得到增强层的码流.然后将复杂背景下的人脸检测与跟踪技术与选择性增强技术结合起来,对人脸区域优先编码.实验结果表明,该方法不仅编码效率高于现有的MPEG-4 FGS标准,码流具有可精细扩展的特性,还可以选择性地提高人脸区域重建图像的主观感受水平.     

无人机影像单目标跟踪综述

随着无人机产业的发展,航拍影像数据急剧增多,航拍影像的智能化分析与处理已成为新的研究热点.目标跟踪作为其中的核心技术之一,可为后续影像内容解译及各种实际应用提供基础性的支撑.受到应用场景复杂、目标尺度复杂多变、姿态变化剧烈、相似目标干扰等各种复杂因素的影响,无人机影像目标跟踪面临着诸多的技术挑战.因此,总结了近年来无人机影像单目标跟踪技术的研究进展,包括基于相关滤波的目标跟踪方法、基于深度学习的目标跟踪方法、基于相关滤波与深度学习结合的目标跟踪方法等,介绍了无人机影像公开数据集,以及跟踪性能的评价指标,并对典型的单目标跟踪方法进行了性能评测与分析.最后,对未来无人机影像目标跟踪技术的发展态势进行了总结与展望.