三维人体运动特征可视化与交互式运动分割

为了从运动序列中提取不同类型的运动片段进行人体动画创作,提出一种三维人体运动数据可视化与交互式分割技术.首先,采用人体各主要骨骼夹角作为对原始运动数据的几何特征表示,并提出一种启发式方法自动检测其潜在分割点,最后将提取的运动特征可视化并使用可交互用户界面对其进行精确分割.实验结果表明。该特征表示及交互式分割方法能够更加方便、准确、高效地对包含多种类型的长序列三维人体运动数据进行分割.     

基于全局与局部特征的视频索引模型

视频是在网络上需求日益增多的多媒体信息,由于视频量的巨大以及结构的线形性,因而越来越多的引起研究者的重视,其相应的检索方式与针对文本信息采用的关键字检索有很大不同,文中将视频的特征分成局部和全局两种,并系统阐述了如何提取视频局部和全局特征,建立基于局部和全局特征的视频检索模型。     

视频的检索反馈

基于内容的视频检索是一个重要的研究领导领域,吸引了众多研究者的举,常用的查询方式是通过例子视频进行检索,但是如何定义是否两个视频相似,仍然是尚未解决的问题,限制了检索系统的应用范围,而且由于视频内容的复杂性,不同在检索过程中,即使对同一部视频,其注重的角度也有可能不同,因此接受用户的反馈意见,当用户对查询结果不满意时可以优化查询结果,突出用户的需求,在综合了人类礼堂心理特征的基础上,介绍了一种视频相似衡量的模型,从镜头、视频等多个层次,多种视觉判断角度,对视频间相似度进行衡量,并在此基础上提出了多个粒度－－镜头层次和视频层次进行检索反馈的方法,整个过程是自动进行的,根据用户的意见灵活地优化检索结果。     

结合语义的Web图像检索系统

图像不仅是除文本之外应用最广泛的媒体形式,而且常用来表示其他媒体,是一种直观的表示方式.随着网络的发展以及对多媒体信息的需求增加,在Web上进行图像检索成为研究的热点.但大部分图像检索系统只能支持文本查询或者仅仅依赖视觉特征.我们设计的结合语义和视觉内容的Web图像检索系统,利用HTML文件特殊的结构,从包含图像的HTML中自动获得图像语义信息.并通过分析图像的视觉特征,将语义与视觉特征巧妙地结合在同一个检索模型中,建立一个多索引的查询模型,支持通过语义和图像例子的多种查询方式.     

基于多Agent系统的仿真系统研究

本文对于多Agent系统在仿真系统中的应用,特别是在对实时性有一定要求的仿真系统中必须要满足的时间和空间复杂度要求,提出了一种分析和解决的方案,探讨了使用JAVA语言的多线程技术实现多Agent系统的方法,并构筑了一个电信网络仿真系统.     

相机运动条件下的视频前景提取

提出一种基于非参数化运动估计和图像配准的方法来进行相机运动条件下的前景提取.通过对视频帧和接近的训练背景图像进行非参数化运动估计,动态地构造出一幅和视频帧的视角完全相同的背景图像, 再通过背景减除提取前景. 为了解决运动估计的计算效率问题, 又提出一种基于流形的改进算法: 在离线阶段, 预先对训练背景图像进行非参数化运动估计, 并利用流形学习对训练背景图像进行建模; 在在线阶段, 通过在背景流形上进行运动插值来快速地估计新视频帧和训练背景图像之间的运动. 实验表明,改进的方法在基本保持像素提取准确率的同时获得了很高的效率．     

基于隐写工具的自相关特性进行音频隐写分析

基于对同一隐写工具在同一音频载体中嵌入不同加密数据时载体特征量的统计观察,发现隐写工具存在自相关性。由此,提出了一种采用支持向量机对音频信号及其线性预测误差的统计特征进行分类来检测音频隐写的新方法。这种方法不仅能可靠地确定音频文档中秘密信息的存在性,同时还可以确定其所用的隐写工具。针对Hide4PGP、Stegowav和Steghide三种隐写工具的实验结果表明,这种音频隐写分析技术具有良好的性能。     

图像-文本相关性挖掘的Web图像聚类方法

为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.为了克服传统的TF-IDF方法不能直接反映单词与图像之间的语义关联局限性,提出并定义了单词可见度(visibility)这一属性,并将其集成到传统的tf-idf模型中以挖掘单词-图像之间关联的权重.根据LDA(latent Dirichlet allocation)模型,单词-单词之间关联权重通过一个定义的主题相关度函数来计算.最后,应用复杂图聚类和二部图协同谱聚类等算法验证了在图模型上引入两种相关性关联的有效性,达到了改进了Web图像聚类性能的目的.     

基于多线性子空间KL变换的可伸缩视频压缩方法

该文提出一种基于多线性子空间KL(Karhunen-Loeve)变换的可伸缩视频压缩算法。该算法将纹理不同的图像子块投影到多个线性子空间中去,然后分别进行KL变换编码,使得每个子空间内变换系数更接近高斯分布,从而最大限度地在变换编码阶段提高压缩效率。同时,该算法结合多尺度小波分解,实现了质量可伸缩的视频编码,提高了视频压缩率。通过与DCT、小波变换以及多向DCT算法进行比较,证明该算法可获得更好的率失真性能。     

智能CAD方法评述

本文对国内外ＩＣＡＤ的研究动态，ＩＣＡＤ的方法作了综述，并提出，为了使设计真正体现智能，必须将ＡＩ、ＣＡＤ以及认知科学三者紧密结合起来。