基于内容的视频镜头的分类

论文在研究了视频关键帧选取和特征提取技术的基础上,提出了一种基于内容的视频镜头分类方法,并将其应用于动漫/真人的视频镜头的分类,以检验所提方法的性能。实验首先提取了视频的语义特征,接着使用互信息对特征的有效性进行分析,最后使用支持向量机作为分类器,对特征分析的结果进行验证。     

基于农村人居环境调研建设特色新农村

农村人居环境是建设特色新农村的重要方向标,对建设特色新农村起着重要作用。本文以湖南省娄底市特色旅游名村——浒石村为例,通过与高富村对比,结合地理环境、风土人情、经济发展水平、村民的科学文化素质,分析了浒石村与高富村在基础设施、社会保障、自然环境、教育、文化与娱乐等方面人居环境建设的差异。结合调研结果,分析了新农村人居环境建设中存在的主要问题,提出了在特色新农村建设过程中,各地区应从实际出发,因地制宜,统筹规划,解决资金瓶颈,加强宣传、教育,突出新农村特色,有序推进农村人居环境综合整治,加快美丽乡村建设。     

改性多孔沥青混合料水稳定性与损伤规律

为了提高季冻区多孔沥青路面的使用质量、减轻路面冻融损伤,采用玻璃纤维、硅藻土与沥青路面旧料以改善多孔沥青混合料性能。分析不同材料掺量的多孔沥青混合料在冻融循环下的抗压强度、空隙率及应变变化,并考虑不同材料与不同材料掺量对多孔沥青混合料水稳定性的影响;基于损伤力学理论以抗压强度为指标表示强度率,研究改性多孔沥青混合料的冻融损伤演化规律;基于CT无损检测与数字图像处理技术,分析玻璃纤维多孔沥青混合料冻融前后空隙数量与空隙面积的变化规律。结果表明：混合料抗压强度随冻融循环次数的增加而降低,而空隙率与应变呈上升趋势;具有玻璃纤维掺量0.7%、沥青路面旧料掺量15%、硅藻土掺量25%和掺量15%沥青路面旧料及20%硅藻土的4种多孔沥青混合料水稳定性能最好,其中玻璃纤维的改性效果最佳;掺入玻璃纤维、15%掺量硅藻土与15%掺量沥青路面旧料能减轻多孔沥青混合料的冻融损伤,但硅藻土再生多孔沥青混合料损伤程度均较大,损伤前期强度较高,更适用于短时冻土区;与硅藻土再生多孔沥青混合料相比,玻璃纤维多孔沥青混合料、再生多孔沥青混合料与硅藻土多孔沥青混合料经历了长时间的快速损伤期、短时间的损伤稳定期与损伤发展期;玻璃纤维掺量较低的试样空隙数量增加,平均单个空隙面积减小,而掺量较高的试样表现相反。     

侧挂喷涂机器人移载装置的结构开发与研制

侧挂喷涂机器人移载装置是由于喷涂对象的外型尺寸种类繁多，单机的运动范围与位置变化难以适应各种对象的要求而设计出适合多行程，多曲面复杂结构喷涂的机器人位移运载装置。     

基于语义的视频镜头的分类技术

提出了一种基于底层特征和基于高级语义特征的视频镜头分类方法,使用RBF核的支持向量机（SVM）作为分类器,分别将其应用于动漫/真人和足球比赛视频的镜头分类,前者的平均错误概率控制在了7.43%之内,而基于高级语义特征的足球比赛镜头分类的准确率达到了84%。     

面向3G通信的流媒体关键技术研究

3G网络实时流媒体通信是一种新兴的移动增值业务,近年来对其需求日益增强,引起了学术界和工业界的广泛关注。3G流媒体开创了无线通信、互联网和视频融合的新时代。然而由于无线通信网络动态变化的信道特性、有限的带宽资源、高误码率、节点移动以及多媒体业务严格的服务质量(QoS)要求,3G流媒体业务的服务质量(QoS)保障成为一个挑战性的问题。首先对比目前几种主要的3G通信标准的技术特点;在此基础上从QoS体系、传输协议、编码技术、实时流媒体通信流特性建模等几个方面探讨面向3G通信的流媒体关键技术和研究方法;最后归纳该领域目前需要重点解决的关键问题。     

基于用户自描述标签的层次分类体系构建方法

模式层知识对于语义万维网的发展非常重要,然而当前开放链接数据(LOD)中模式层知识的数量十分有限,为突破这一局限,提出一种基于社交网络中用户自描述标签的层次分类体系构建方法。该方法首先设计基于搜索引擎的标签分块算法,将描述相同话题的标签划分到同一标签块中,然后采用基于半监督学习的标签传播算法挖掘相同标签块中标签间的上下位关系,最后运用基于启发式规则的贪心算法来构建层次分类体系,从而在社交站点中构建出大规模且高质量的层次分类体系。实验结果表明,该构建方法与现有相关工作相比在准确率、召回率以及F值上均有明显提高。     

知识图谱的候选实体搜索与排序

根据给定查询实体与知识图谱(Knowledge Graph,KG)中其他实体的相关程度对实体进行排序,是相关实体搜索的重要支撑技术.实体间的相关性不仅体现在KG中,还体现在快速产生的Web文档中.现有的方法主要根据KG来计算实体间的相关度,但KG无法及时地反映真实世界中快速演化的知识,导致计算结果不够客观.因此,本文首先基于TransH模型提出一种候选实体搜索算法,通过分析实体在不同关系超平面中的语义表示来针对不同关系选择候选实体.为了提高候选实体排序的准确性,提出实体无向带权图模型(Entity Undirected Weighted Graph,EUWG),通过量化查询实体与候选实体在Web文档和KG中反映出的相关性,从而准确地对候选实体进行排序.实验结果表明,本文的方法能够在大规模KG中准确地搜索候选实体并对其正确排序.