新闻视频帧中的标题字幕探测

新闻视频中出现的字幕往往包含大量的信息．是视频分析的重要语义线索,探测并识别出来的文字可以为基于内容的视频检索提供索引。通过对新闻字幕的特点进行分析,文章提出了一种基于边缘特征的新闻字幕探测方法。算法首先对图像进行灰度变换,然后对灰度图进行边缘检测,最后进行字幕区域的探测与合并。通过对不同的新闻视频帧进行实验,获得了平均96．8％的探测准确率。实验结果表明,文章提出的方法能够较好的完成新闻字幕检测的任务。     

基于Mel倒谱特征顺序统计滤波的语音端点检测算法

为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效.     

基于帧间差分方法的运动目标检测

运动目标检测是动态图像处理中的一个重要研究方向,本文介绍了一种基于帧间差分的运动目标方法,该方法根据不同帧图像之间的差别来识别运动目标。实验证明,该方法能非常有效地提取动态图像中的运动目标。     

Web环境下的科技新闻主题挖掘——以国际极地考察领域为例

提出一种基于LDA主题模型的科技新闻主题分析方法,选取2009—2018年中、澳、英、美4国极地科考新闻数据,从主题类型和主题强度角度进行主题演化分析。在中文新闻中,极地测绘等主题的热度上升,极地冰川科考主题的热度下降;在英文新闻中,热门主题为极地冰川科考与极地海洋科考;其余主题热度相对稳定。研究结果表明,该方法可以有效识别科技新闻主题并揭示其演化趋势,可以有效改善网络环境下科技情报分析的自动化程度。     

视频帧色差突变图像的背景检测参量提取

对视频帧中运动目标提取是计算机视觉研究的重点课题,对视频帧色差突变图像的背景检测常受到背景色差干扰,目标检测性能不好。提出一种基于视频序列的双背景建模的视频帧色差突变图像的背景检测和参量提取算法,背景建模加入了光照突变处理机制,进行色差补偿。计算视频帧差背景内的突变信息感知概率和统计概率,对视频图像进行滑动平均建模,采用模极大值法进行边缘检测,得到基于灰度方差的视频帧色差稳定性检测的判别函数。将当前帧与背景帧相减,建立滑动平均背景模型,提取其背景差异性特征参量。仿真结果表明,该算法的检测性能较好,当背景发生变化时,如光照突变、人群数目突然增大时,具有较好的背景检测性能,处理光照突变方面的图像平滑性较好。     

基于动态背景的视频图像运动检测

在动态变化背景下,实际视频图像运动检测受到光线很大的影响。本文把帧差绝对值法改进成三帧差法,并提出基于三帧差法和背景减除法相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法——动态三帧差法。它采用了动态更新策略,能够在正确获得运动目标区域的同时有效地抑制背景渐变的干扰。通过动态背景下检测运动飞机的实验结果,证明该系统性能稳定,检测效果较好,满足实时系统的要求。     

基于单帧视觉差的运动幅度检测仿真

运动图像幅度准确检测是提高对人体运动目标图像远程识别和跟踪的基础。传统方法中对人体运动图像的幅度检测采用运动帧补偿的运动幅度检测方法,当图像处于快速运动状态出现单帧视觉误差时检测性能不好。提出一种基于单帧视觉差的运动幅度检测算法,并进行仿真实现。进行快速运动图像的视频帧图像采集与预处理,采用基于单帧视觉差分析的方法进行快速运动图像的幅度特征提取,通过电子稳像方法进行防抖动处理,得到运动图像的目标函数运动幅度特征点,构造人体运动的位姿表换微分方程,进行单帧运动图像全局运动估计,提高了对运动幅度的检测。仿真实验分析得出,该算法具有较好的快速运动幅度检测性能,对于运动剧烈的Foreman序列,系统性能提高了1~2 d B,对于运动缓慢的序列Claire,系统性能提高了2.5~5 d B,展示了算法的优越性。     

基于概率霍夫变换的车道检测技术研究

针对鲁棒性和实时性的矛盾,提出了一种基于改进的概率霍夫变换(PPHT)的道路检测算法。该算法将待处理道路图像分为初始帧和后续帧,对初始帧道路图像根据投影成像原理分割为道路区域和非道路区域,对道路区域图像进行预处理增强其中的边缘信息,之后采用PPHT直线提取算法提取道路标识线,并对参考路径进行定位,同时确定后续帧的感兴趣区域;对后续帧道路图像中位于前一帧确定的感兴趣区域中的部分同样地进行预处理,之后采用最小二乘曲线拟合方法提取基于直线-抛物线的道路标识线。按照该算法得到的车辆定位信息,可用于车辆自动导航或防偏预警等系统的后续控制。     

基于视频压缩编码的动态图像水印方案

提出了一种新的基于视频压缩编码的动态图像水印方案。在嵌入水印时,充分考虑动态图像压缩编码的特性,对帧内编码帧(I帧),将水印信息嵌入到DCT低频系数中;而对帧间编码帧(P,B帧),结合动态补偿/离散余弦变换(MC/DCT)混介编码,把水印信息嵌入到运动补偿后的残差图像的自流成分中。同时,在水印嵌入时,采用扩频技术与多维水印相结合的方法,并通过相关检测的方法判断水印的存在。由于水印的检测是对视频码流直接实施的,不需要对压缩数据进行完全解码,从而大大降低了计算量,提高了视频数据水印的适用性。     

一种新的双端通话检测方法研究

为了提升VOIP的通话质量,提高回声抵消系统中双端通话检测的准确性,本文提出一种新的双门限双端通话检测算法。新算法首先利用小波阈值去噪算法对接收的各信号进行去噪处理;然后对去噪处理后的小波子带信号进行动态能量阈值比较,识别出静音帧、活跃帧和发声帧;再对活跃帧与静音帧进行基音周期比较,以判断活跃帧是处在近端发声阶段,还是回声路径的变化。仿真实验证明,新的双门限检测算法表现良好。     

视音频与字幕分离技术在新闻制作中的应用

过去呼和浩特市广播电视台主要以非线性编辑作为新闻性节目的主要的后期制作。但是,从交换角度上它降低了节目内容交换与再利用的质量和价值。为了解决这一问题,决定引进安徽励图信息科技股份有限公司的AirCG.3D新闻演播室三维字幕系统,来实现字幕与视音频分离。     

实时视频监控系统中一种快速运动目标检测算法

介绍了一种快速运动目标检测算法。该算法针对当前运动检测算法的不足,以背景消减和时域差分为基础,快速完成视频帧的背景提取、背景更新、运动目标检测,很好的满足了系统对时间的限制。结果表明,该方法是比较实用的,能满足实时视频监控系统的要求。     

科技新闻的传播立场和社会责任

针对当前业界对科技新闻的存疑,围绕“科技新闻该向社会传播什么有价值的信息”这一主题,分别从传播者、传播方式、传播内容几方面进行阐述,回答了科技新闻应坚持什么样的传播立场这一问题.     

浅析电影字幕的翻译策略

影视翻译是一个新兴的翻译领域,尤其是字幕的翻译,在逻辑性、艺术性、感染力等方面有着更高的要求。翻译理论中的归化和异化策略同样适用于影视字幕的翻译,且二者的配合使用才能相得益彰,翻译时应顾及影视作品的主题、人物性格以及情节发展需要,因为适合语境的语言才最有意义。     

浅析电影字幕的翻译策略

影视翻译是一个新兴的翻译领域,尤其是字幕的翻译,在逻辑性、艺术性、感染力等方面有着更高的要求。翻译理论中的归化和异化策略同样适用于影视字幕的翻译,且二者的配合使用才能相得益彰,翻译时应顾及影视作品的主题、人物性格以及情节发展需要,因为适合语境的语言才最有意义。     

电视新闻的画面编辑

文章指出,在进行新闻类电视节目的编辑时,电子编辑要在懂得技术要求的基础上,充分考虑稿件内容、图象资料、镜头的合理选择及连接、现场同期声、字幕、历史资料等诸多电视语言元素的配合使用,完成对新闻事实的阐述和再现,使客观公正的新闻报道更电视化的传达给观众.     

续航里程约束条件下低空无人机高像素监控高速公路研究

无人机技术发展愈发成熟,具备高机动性及视角范围广等特点,在民用领域得到广泛应用,尤其是用于交通监控等。在续航里程约束条件下,提出以视频交通监控平台为基础运用无人机高像素监控高速公路实现智能化管理。利用以特征为基础的视频稳像方法及光流法相结合方法对运动目标车辆检测。采用视频稳像方法对参考帧及匹配帧间的特征点进行获取,经过特征点匹配过程找出参考帧和匹配帧间转换关系,将动态目标变化为静态目标检测问题;利用光流法对运动车辆实行检测,实现在不同背景及不同分辨率条件下有效识别出运动车辆的目的。基于视频交通监控平台,将图像质量测评引进无人机视频监控模式中,依据图像质量及缓冲区实际条件,实时调整图像编码帧率和分辨率,确保输出图像质量及视频流稳定性。实验证明,运用低空无人机监控平台可实现高速公路远程管理目标。     

巧用Flash遮罩技术制作滚动字幕

利用Flash8．0遮罩特效制作滚动字幕,通过滚动字幕实例论述遮罩图层的应用。该实例采用的遮罩图层是不运动的,而被遮罩图层运动,从而产生遮罩的特殊效果。实例的扩展应用为各种字幕动画及文字的淡出淡入效果。     

基于CMISW的镜头边界检测

利用滑动窗口来进行镜头边界检测自适应阈值的计算是一种常用的方法。该文提出一种基于颜色——梯度模值二维直方图的自适应镜头边界检测方法。计算出帧间差值以后,在原有高斯模型滑动窗口内部增加一个滑动窗口计算自适应阈值。实验结果表明,该方法能有效避免滑动窗口方法中因窗口大小参数设置所导致的漏检问题,并且使检测性能得到进一步的提高。     

基于共词分析的文本主题词聚类与主题发现

文本主题检测可以很好的挖掘海量信息中的关键因子,本文主要通过基于共词分析方法对文本主题词进行聚类从而发现当前的主题,首先通过停用词过滤和TF-IDF关键词提取技术提取出主题词串,然后构建共词矩阵,最后通过Bisecting K-means算法对主题词串进行聚类分析,从而发现主题。实验结果表明,该方法对热点主题提取有一定的效果。