话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减

话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4％和3.3％的性能改进.     

基于SIFT 特征的目标多自由度mean-shift 跟踪算法

传统的mean-shift跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动,且常常因此造成定位不准.鉴于此,将尺度不变特征变换（SIFT）特征检测融入到mean-shift跟踪过程,提出SIFT特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比,特征点主方向变化与目标旋转角度一致,给出了基于SIFT特征的自适应目标尺度、方向计算方法,且利用带方向、可变带宽的椭圆核改进传统的mean-shift跟踪方法.实验表明,该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动,定位也更准确.     

基于概率可信度的区间数排序方法

针对多属性决策理论的研究需要,提出一种基于概率可信度的区间数排序方法,给出了区间数排序问题的形式化描述.为明确排序规则,定义了区间数的二元序关系.采用概率密度函数表征区间数的特征信息,并构建出区间数序关系的概率可信度模型.通过建立互补判断矩阵,将区间数排序问题转换为矩阵运算过程,实现了不同类型区间数的比较.实验结果表明,所提出方法能够有效克服传统排序方法在适用范围方面的局限性,具有排序速度快、求解质量高等优点.     

尺度与颜色不变性图像特征描述

尺度不变特征变换是目前公认的鲁棒性最强的图像特征描述方法之一,在尺度不变性和几何不变性方面具有较好的特性,但该方法主要适用于灰度图像,对图像颜色的区分能力不强,因此,一些对象可能会因为颜色的不同而被错误的区分.另外,尺度不变特征变换对关键点局部范围内描述子主方向的依赖性非常强,直接决定了匹配的正确率,但是研究表明,主方向分配产生的误差仅有三分之二左右能控制在[-20。,+20。]范围内,因此部分特征会有三分之一的概率因为主方向分配的误差较大而不能正确匹配.针对以上两个问题,本文提出了一种具有颜色和尺度不变性的局部特征描述方法,颜色不变性通过将RGB图像转换到高斯颜色模型下实现,特征描述过程中不再分配主方向,而用局部相对方向,尺度不变性通过构建高斯金子塔实现.实验选取阿姆斯特丹数据集图像进行了测试,结果表明本文方法比传统尺度不变特征变换方法,在特征点的数目、分布均匀性以及匹配精度方面均有所提高.     

基于镜头鉴别力分析的视频检索方法

为克服互联网中视频信息传统检索方法的不足,保证检索的准确率和高效性,针对镜头代表性强弱的问题,提出镜头鉴别力概念以及计算鉴别力大小的方法,并基于镜头鉴别力设计一种新的视频检索方法。该方法提取镜头静态特征和动态特征作为计算鉴别力大小的依据。实验结果证明,使用镜头鉴别力分析后的检索效果好于未使用镜头鉴别力分析的检索效果,在实验环境中达到94%的准确率。     

基于概念特征的语义相似度计算方法

现有语义相似度计算方法没有充分利用本体中的语义信息,且计算方法复杂。为此,提出一种基于概念特征的语义相似度计算方法。根据概念在本体中的层次结构来确定特征集合,引入宽度影响因子,给每个特征赋予不同的权值,通过计算2个概念特征集合间的相似度得到概念的相似度,引入深度影响因子,将相似度公式表示成更直观的形式。实验结果表明,该方法计算简便,且比较接近人类主观的判断值。     

小波系数统计特征量密写分析方法

基于人类视觉系统(HVS)抗统计分析的小波域密写通过减小载体图像的小波系数绝对值来嵌入秘密信息,会导致零小波系数的概率急剧增加。针对该问题,提出小波系数统计特征量密写分析方法。在分析载体图像和载密图像小波系数直方图的基础上,通过计算图像的小波系数统计特征量判断是否存在秘密信息,由此实现密写分析。理论分析和实验结果表明,该方法能检测出基于HVS抗统计分析的小波域密写。     

基于多模态特征融合的新闻故事单元分割

对新闻视频进行结构分析,提出一种基于多模态特征融合的新闻故事单元分割方法。将新闻视频分割成音频流和视频流,选择静音区间为音频候选点,将镜头边界切变点作为视频候选点,做主持人镜头和主题字幕的探测,挑选主持人镜头为候选区间,并记录主题字幕的起始位置和结束位置,利用时间轴融合音频候选点、视频候选点、主持人镜头和主题字幕,对新闻视频进行故事单元分割。实验结果表明,该方法的查全率为83.18%,查准率为83.92%。     

基于深度图像技术的手势识别方法

针对复杂环境下的手势识别问题,提出一种基于深度图像技术的手势识别方法。利用深度图像信息从复杂环境中提取手势区域,综合手势的表观特征,建立决策树实现手势的识别。对常见的9种手势在复杂背景条件下进行测试,实验结果表明,手势的平均识别率可达到98.4%,速度达到每秒25帧。     

基于GPU和特征选择的SVM入侵检测模型

基于支持向量机的入侵检测模型检测效率较低,为此,提出一种基于图形处理器(GPU)和特征选择的入侵检测模型。在入侵检测过程中,采用基于GPU的并行计算模型进行训练,并对样本的特征进行合理选择,从而提高检测效率。实验结果表明,在保证系统性能的情况下,该模型可以缩短训练时间。