视觉文化在课堂教学中的教育价值

●从传播学角度解读视觉文化的定义 美国"全国视觉文化大会"给视觉文化下了一个定义:视觉文化是指一个人通过观看,同时体验其他感觉经验,并将其加以整合而发展成为的视觉能力.这类能力在人的正常学习中起着十分重要的作用.具备视觉文化的人能识别和理解他在周围环境中见到的自然的和人工设计的动作、物体和形象符号.     

国际新品

Artnix ANX-1670H／870H／470H H.264嵌入式DVR;Optelecom-NKF Sipura交通事件监测服务器;FIRSTEC3D视觉门口机;Tyco iSTAR控制总机;RSI Videofied XL报警器     

康耐视VisionView现在支持两个平台

康耐视公司进一步增强了其Vision—View操作界面,新增功能可支持零件的更详细可视化、更轻松地存储问题影像并新增了PC显示选项。VisionView是一个用于康耐视In—Sight视觉系统的触摸显示屏界面,便于操作员查看和密切监控视觉系统在其生产线上的工作情况。     

改进的SVDD增量学习算法

通过对SVDD增量学习中原样本和新增样本的特性分析,提出一种改进的SVDD增量学习算法。在增量学习过程中,该算法选取原样本的支持向量集和非支持向量中可能转为支持向量的样本集以及新增样本中违反KKT条件的样本作为训练样本集,舍弃对最终分类无用的样本。实验结果表明,该算法在保证分类精度的同时减少了训练时间。     

基于EMD和SVDD的铸钢支座故障诊断

针对重庆轻轨铸钢支座系统故障诊断中缺乏故障样本的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）和支持向量数据描述（SVDD）的故障诊断方法。对采集到的振动脉冲响应信号进行EMD分解,提取第一、第二模态的能量和平均值作为特征输入到SVDD分类器进行训练和分类。实验结果表明,采用EMD分解后提取的特征能有效地浓缩故障信息,使SVDD分类器具有分类效果好、计算效率高等优点。     

基于背景约束机制的目标识别方法及图像语义抽取

多数图像目标识别过程只对主要目标物进行提取,再分类识别,造成图像背景信息丢失,为此提出一种背景约束机制(background restraint mechanism)下的目标识别方法。通过视觉注意模型分别提取图像的前景目标物和背景信息,实现图像的前景目标物与背景分离,通过对背景图像信息的提取识别形成对前景目标物的概率约束。将此约束机制引入分类器中形成一种BRM_GAM(background-restraint-mechanism_Gaussian ARTMAP)分类模型,对前景目标物进行分类识别。实验结果表明,该方法有较好识别效率和时效性,符合人类认知。此外,提出一种利用GAM模型提取图像语义字典直方图,进行图像语义抽取的方法。     

基于语义联想和视觉焦点的场景目标识别

为改进传统识别方法中各种分类器对目标区域分类错误的状况,在分类器中加入语义联想的机制,通过语义网的语法结构对分类出错的区域进行重新分类,直到将目标区域分类满足语法结构;为实现多目标的准确定位,引入视觉焦点吸引力的概念,通过分块操作提取最佳吸引力点来定位目标。实验结果表明,这两个改进将目标识别率提高了2%-8%,实现了对复杂场景中遮挡的多目标数目的确定和具体位置的定位。     

基于改进局部线性特征编码方法的图像分类

特征编码是利用广义视觉词袋模型获得图像稀疏表示的关键步骤。本文研究了两种常用的局部线性特征编码方法即LLC及NSLLC编码方法,并针对其存在的问题,提出了一种利用编码系数非负性约束对其进行改进的方法——NNLLC,并将其应用于图像分类任务中。实验结果表明,该方法能有效改进局部线性特征编码性能,提高图像特征的可区分性,相比于LLC及NSLLC特征编码方法,在图像分类任务中取得了更高的平均分类准确率。     

视频编码技术的若干新进展

对数字视频编码技术的新进展进行了综述。先对传统视频编码方法进行了分析,指出其存在的不足,然后对基于压缩感知理论的视频编码、分布式视频编码、基于视觉特性的视频编码和可分级视频编码这四种视频编码技术的新进展进行了介绍,最后对未来可能的发展方向进行了展望,可为视频编码技术的相关研究提供参考。