一种有效的视频场景检测方法

合理地组织视频数据对于基于内容的视频分析和应用有着重要的意义。现有的基于镜头的视频分析方法由于镜头信息粒度太小而不能反映视频语义上的联系，因此有必要将视频内容按照高层语义单元——场景进行组织。提出了一种快速有效的视频场景检测方法，根据电影编辑的原理，对视频场景内容的发展模式进行了分类，给出了场景构造的原则；提出一种新的基于滑动镜头窗的组合方法，将相似内容的镜头组织成为镜头类；定义了镜头类相关性函数来衡量镜头类之间的相关性并完成场景的生成。实验结果证明了该方法的快速有效性。     

对漫游短消息欢迎系统的研究

本文讲述了漫游短消息欢迎系统概念,市场和技术背景,详细介绍了实现漫游短消息的关键技术,即对漫游用户的检测、位置更新和删除.结合对系统的理解、研究,本文提出了一种漫游短消息欢迎系统的总体设计思想以及设计实现的软件方案功能框图,并提出建议的硬件环境.最后对漫游短消息欢迎系统的巨大的市场潜力和进一步完善做了说明.     

JSP环境下基于MATLAB引擎的数据可视化方法

JSP是流行的Web应用开发环境,MATLAB具有强大的数据可视化功能。论文利用JNI接口和MATLAB引擎函数库成功地实现了JSP对MATLAB引擎的调用,把MATLAB的数据可视化功能移植到基于JSP的Web环境中,增强了JSP环境下的数据可视化能力。     

一种融合图学习与区域显著性分析的图像检索算法

 为弥合图像低层视觉特征和高层语义之间的语义鸿沟,改善图像检索的效果,机器学习算法经常被引入到图像检索问题中.通常情况下,机器学习算法是与相关反馈机制相结合,通过用户的交互操作,标定出若干正反例图像,很自然地就可以将图像检索问题转化为模式识别中的分类问题.目前融合区域显著性分析的区域图像检索算法尚没有与机器学习算法相融合.本文结合图像区域显著性分析,并针对用户参与反馈的情况,分别提出了两种图像检索解决方案.其一,在没有用户反馈以及用户只反馈正例图像的情形下,将图像检索问题转化为直推式学习问题(Transductive Learning),改进已有的基于图的半监督学习算法,提出了融合区域显著性分析的层次化图表示(Hierarchical Graph Representation)方式,用以实现标记传播;其二,在用户同时反馈正反例图像的情形下,利用用户反馈得到的正反例图像构建相似性邻接矩阵,通过流形排序算法(Manifold-Ranking)学习出用户感兴趣的查询目标概念并用相应的特征向量集合表示,并据此查询图像库返回用户语义相关的图像集合.实验结果验证了这两种检索策略的有效性.