基于VGG的高准确率翻拍广告图片检索系统

随着信息技术的发展,图像检索技术应用越来越广泛,对图像检索技术的适用性要求也越来越高,不但要对主体明确的图像进行检索,同时对以翻拍广告图像为例的受环境等多种外界因素影响的图像也可以进行准确检索。实际中,如何摒弃这些外界干扰并迅速的从海量的数据中准确地匹配到所需的图像,成为图像检索的一大热点问题。本文采用VGG网络模型提取图像特征,利用迁移学习的思想将在ImageNet数据集上训练好的网络模型根据目标数据集的特点进行微调,使得在已有的大数据集上训练好的网络模型进一步适用于新的数据集。采用余弦相似度度量进行相似度比较。结果表明,卷积神经网络可以提取更丰富的特征,相对传统分类方法可以提升速度和准确率。     

基于非线性运动和空间一致的多摄像机运动员跟踪

运动员跟踪是体育视频理解领域中构建复杂运动分析系统的关键技术。针对体育视频跟踪研究中存在的目标遮挡频繁、运动速度突变问题,提出了一种基于非线性运动模型和空间一致性的多摄像机多运动员跟踪方法。在局部轨迹关联部分通过无迹卡尔曼滤波对运动员的非线性运动模型进行估计,并利用跟踪丢失到恢复匹配之间的检测结果建立虚拟轨迹作为辅助观测值,能够平衡跟踪精确度和鲁棒性。在跨摄像机轨迹关联部分,利用多个摄像机的局部轨迹在全局平面图中的投影轨迹的空间一致性得到全局轨迹。还利用开源的谷歌足球增强学习环境制作合成的足球运动员跟踪数据集。实验证明本文提出的方法能够有效提升运动员在遮挡情况下的跟踪效果,多目标跟踪精度达到了71.5%,同时消融分析证明了合成数据在此研究领域的有效性。     

基于可视域的3D场景数据拆分算法的设计与实现

本文针对广域网环境下的分布式动漫渲染系统,设计并实现了一种基于可视域的3D渲染场景数据的分帧拆分算法.该算法首先将场景中模型的空间包围盒和相机的视椎体进行相交判断和裁剪处理,然后通过保留模型中物体的可见面、剔除不可见部分,达到场景数据拆分、减小场景文件大小的目的.同时给出了该算法基于MaxScript语言针对3DS Max工具制作场景的示例分析,实现了对指定帧范围的场景文件和贴图集的分离,具有“与3D场景兼容性好”、“拆分效果明显”的优点,便于渲染任务的细粒度拆分,为提高渲染系统性能提供了数据支持.     

对等网中的数字版权管理

可以充分共享资源的对等网应用越来越广泛,然而对等网中的安全问题尤其是资源的知识产权问题日益突出。本文探讨了对等网中数字版权管理技术的结构和特点及其国内外发展现状和挑战,并给出了一个对等网中数字版权管理系统实例。最后论文展望了对等网中的数字版权管理技术的发展。     

基于DRA和AAC的MDCT／IMDCT预回声抑制比较

预回声是音频编解码中的重要问题,它是因时间分辨率不足造成量化噪声的时域扩散而引起的,将严重影响声音质量。特别是在瞬态信号中。就基于DRA和AAC的MDCT／IMDCT,从理论和试验上比较和分析了长窗、短窗、暂态窗抑制预回声的有效性。在相同的条件下,暂态窗和短窗预回声的抑制效果远远好于长窗,而暂态窗又好于短窗。     

基于我国下一代互联网的广播影视资料内容存取系统

为了适应下一代互联网技术发展的要求，需要构建面向未来的广播影视资料管理、存取与分发系统，使得资源共享机制更加高效、安全、便捷。本文介绍了中国传媒大学开发的基于IPv6的广播影视资料P2P内容存取中间件系统。