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基于多特征匹配的视频拷贝检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对已有的视频拷贝检测算法仅使用单一特征进行视频内容匹配,难以应对多种不同形式的拷贝变化的问题,提出一种基于多种视觉特征的视频拷贝检测算法.该算法采用级联式检测过滤框架,在提取视频帧图像的全局特征用于检测画面轻微变化的重复视频片段后,使用更精准的局部特征等来检测各种复杂变化后的拷贝内容.为在大规模数据库中实现快速检测,使用kd树型索引结构实现特征近邻检索.在标准评测数据集上的实验结果表明,文中算法对多种拷贝变化具有鲁棒性,并具有较高的检测效率. 相似文献
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随着计算机科学、遥感科学和大数据科学等领域的迅速发展,基于卷积神经网络的方法在图像处理、计算机视觉等任务上发挥着越来越重要的作用。而在遥感图像全色锐化领域,卷积神经网络由于其优秀的融合效果,已得到研究学者的广泛关注并有大量的研究成果产生。尽管如此,依然有一些亟待解决的问题,例如缺乏全色锐化数据集的仿真细节描述、公平公开的训练—测试数据集、简单易懂的统一代码编写框架等。对此,本文主要从以下几方面回顾当前遥感图像全色锐化问题在卷积神经网络方面的一些进展,并针对前述问题发布相关数据集和代码编写框架。1)详细介绍7种典型的基于卷积神经网络的全色锐化方法,并在统一数据集上进行公平比较(包括与典型传统方法的比较);2)详细介绍训练—测试数据集的仿真细节,并发布相关卫星(如WorldView-3, QuickBird, GaoFen2,WorldView-2)的全色锐化训练—测试数据集;3)针对本文介绍的7种基于卷积神经网络的方法,发布基于Pytorch深度学习库的Python代码统一编写框架,便于后来初学者入门、开展研究以及公平比较;4)发布统一的全色锐化传统—深度学习方法MATLAB测试软件包,... 相似文献
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今年2月,我国南方大范围地区受冰雪、冻雨等天气袭击,基站、线缆等通信基础设施遭受严重损失。来自国家信息产业部2008年2月15日的初步统计称:雪灾造成的行业直接经济损失已达11亿元人民币,救灾投入累计约5.8亿元。雪灾期间,各大运营商均第一时间调动人力物力资源支持。通信行业累计出动抢修人员近80万人次,调动应急抢修车辆约33万台次,动用应急通信设备近30万台,发送各类应急公益短信13亿条。截至目前,受到影响的通信行业已进入了全面恢复重建的阶段。这次雪灾给通信行业造成了巨大的损失,也间接影响到社会其他相关行业和人们的日常工作生活。然而,在看到雪灾对通信带来巨大损失的同时,我们更应总结经验,吸取教训,从通信抗灾中得到更多的通信保障经验。特别是在奥运会即将到来之时,经过雪灾的洗礼,运营商应获得更多的重点保障经验和应急通信经验,最终为奥运会提供万无一失的通信保障。 相似文献
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统一通信是通信行业长期以来所追求的一个至高境界:人们无论任何时间、任何地点都可以通过设备与网络获得数据、图像、声音等的自由通信。也就是说,统一通信系统将语音、传真、电子邮件、移动短消息、多媒体和数据等信息类型集合为一体,可以用电话、传真、手机、PC、掌上电恼、PDA等通信设备中的任何一种接收,在有线、无线互联网之间架构起一个信息互联通道,从而为人们带来选择的自由和效率的提升。 相似文献
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