基于特征压缩和残差网络的语音重放检测

目前的语音重放攻击检测系统中,绝大部分性能良好的系统采用的特征和网络模型的数据量都很大,训练速度慢、对设备要求高.因此本文提出了一种基于CQT(Constant Q Transform)变换的时间帧压缩方法,以减小特征尺寸和网络模型参数量,从而加快训练速度、降低设备要求.首先,将语音信号的CQT谱在时间帧维度上压缩,得到一维特征,成百倍地减少特征数据量;其次,对应设计一维小型残差网络模型,以辅助进一步减少数据量;最后,在ASVspoof2019挑战赛的PA数据集上训练并测试网络模型性能.实验结果表明,本文的特征提取算法和网络模型,相比挑战赛的基线系统以及其他特征-模型的性能有明显提升,t-DCF为0.1051,EER为3.74％,并且训练速度快、设备要求低.     

基于遥感影像和神经网络的城市用地功能分类

城市用地功能分类的准确识别对精准把握城市现状、优化城市空间结构有重要意义。基于此,利用高分辨力遥感影像,提出一种针对中国城市用地功能分类的模型。设计一种多分辨力特征融合的卷积神经网络识别遥感影像中的特定功能区;针对中国城市功能区分布的特点,建立一个用于城市用地功能分类的新数据集。实验显示,本文算法在6种用地功能类型上的分类精确度达88%,表明算法对城市用地功能分类识别具有较高的准确性。最后,通过对北京部分主要城区的案例研究,验证了所提出的模型在城市规划相关领域提供数据支持的价值和有效性。     

无线异构网络中的低复杂度分级视频传输技术

针对无线异构网络中进行视频无线传输遇到的网络拥塞、传输丢失等问题,提出了低编码复杂度分级编解码传输方案,基于逐级优化理论和可分级编码理论,设计了视频分级编码策略:利用小波变换后的不同分解层不同子带构成基本层(Base Layer,BL)和三个增强层,获得了码率分级和质量分级的特性.实验结果证明,随着不同层的更新,视频分级系统的解码质量和整体率失真性能都逐级改善.该传输方案实现了在信道条件动态变化的无线网络环境下仍能流畅传输并接收到有用信息,适用于信道条件不稳定的无线异构网络.     

基于人群密度的异常行为检测与分级研究

群体异常行为的发生将对社会公共安全构成危害,而不同等级的群体异常行为对社会公共安全产生的危害性也不尽相同,对应的关注度和敏感度也不同,因此本文提出了一种基于人群密度的异常行为分级检测算法.首先,对现有的人群异常行为检测算法存在实时性差、检测准确度不高的问题,引入局部光流,提出了一种基于平均动能变化倍率的人群异常行为检测算法;在此基础上对现有的结合基于像素点统计和基于纹理特征的人群密度检测方法进行了改进,进而实现了基于人群密度的异常行为分级.实验证明,本文算法能够准确且稳定地检测出视频中的异常行为情况,并且能根据人群密度分级报警,满足实际应用需求.     

基于迭代译码算法的分级分布式视频编码

分布式视频编码(distributed video coding,DVC)是一种新的视频编码算法,与传统视频编码系统相比,具有低编码复杂度和高鲁棒性的优点.但它的压缩率比较低,对画面组(group of picture,GOP)的长度依赖性比较大.将H.264解码算法引入像素域视频编码系统(pixel domain W...     

分布式视频编码中边信息的多策略优化

分布式视频编码器中边信息的重建质量直接影响整个编码器的率失真(Rate Distortion, RD)性能.为了提高分布式视频编码的边信息重建质量,从而优化其RD性能,在介绍最基本的边信息内插算法基础上,提出了3种策略对边信息帧进行重建优化:在利用传统单向运动估计得到运动矢量初始值后,首先利用交叠对称双向运动估计、自适应加权运动场滤波对运动场进行优化重建,然后通过加权交叠运动补偿减少边信息帧的方块效应.实验结果表明所提出的算法相对于其他边信息重建算法在不改变编码端的运算复杂度的情况下,明显提升了视频编码系统的RD性能.     

基于最小二乘准则的模糊估计和图像复原

在计算光学显微成像技术中,点扩展函数往往是未知的,且不易获取,从而给图像复原带来很大困难.基于最小二乘准则和最优化理论,提出了利用变尺度法的三维点扩展函数参数估计算法;针对传统EM算法存在复原效果细节丢失严重等问题,提出最小二乘共轭梯度三维图像复原算法.算法在点扩展函数参数估计和求解真实图像之间进行交替迭代,从而得到图像的最优估计.实验表明,新算法在较短时间内,能够较准确地估计出点扩展函数参数,并得到较好的复原结果.     

集成超分辨率重建的图像压缩编码新型框架及其实现

提出一种集成超分辨率重建的图像压缩编码新型框架。在编码端对输入图像以因子2进行下采样,对下采样图像用JPEG标准编解码,而后采用事先通过外部训练库训练得到的字典,对解码后的图像进行基于学习的超分辨率重建。为了进一步提高解码重建图像质量,在算法框架中设计了反馈环节,即在编码端用原始图像减去超分辨率重建图像得到残差辅助图像,在解码端用该残差辅助图像弥补在超分辨率图像重建环节中损失的高频细节信息,在保证残差辅助图像较低编码比特率的情况下,大幅度提高了解码重建图像质量。此外,还实现了框架图像编码控制量化参数的单一化,实用性较强。实验结果表明,算法较JPEG标准在相同峰值信噪比的情况下,编码比特率大幅度降低,压缩倍数提高较多。     

三维模型两点连通概率函数的快速计算

三维数字岩心模型的连通性分析中,两点连通概率函数是一个重要的统计参数。针对该函数由于计算复杂度过于庞大而造成计算时间过长的问题,提出了使用基于均匀分布的随机函数的空间随机采样法,缩小待计算数据集的规模,同时进行并行优化,达到缩短计算时间的目的。通过实验对比,结果表明,这种采样方法在平均相对误差较小的情况下,能够达到缩短计算时间数百倍,具有良好的稳定性。     

基于层修复技术的DVC鲁棒传输框架

针对分布式视频编码(DVC)系统鲁棒传输问题,设计了一种基于层修复的DVC系统传输框架。该传输框架首先对关键帧(K帧)同时采用高效视频编码(HEVC)帧内编码和Wyner-Ziv编码,并将校验信息(Wyner-Ziv码流)作为修复层码流存入缓存中。若当前关键帧有丢失,则向编码端请求该帧对应的层修复码流,在解码端对错误块进行修复,获得关键帧解码质量的提升。同时,研究了层修复码率估计算法,利用已成功解码的位平面辅助完成算法重建。实验结果表明,该传输框架利用关键帧的层修复码流对关键帧失真部分进行了修复,提高了关键帧质量,改善了边信息质量,实现了DVC的鲁棒传输。