基于双向特征金字塔的密集视频描述生成方法

针对当前方法普遍存在较为严重的细节结构信息丢失与事件间重叠的问题,提出一种基于双向特征金字塔的密集视频描述生成方法（dense video captioning with bilateral feature pyramid net,BFPVC）。BFPVC通过带有自底向上、自顶向下、横向链接3条分支的双向特征金字塔强化视频多尺度特征图,兼顾对时序信息、空间信息、语义信息的特征表示,解码器从强化后的视频特征中捕获更加全面的事件候选集,从而为对应的视频事件生成更加丰富、详尽的文本描述。在ActivityNet Captions数据集和YouCook2数据集上的实验结果表明,BFPVC与同类模型相比生成的文本描述更详细、丰富,验证了双向特征金字塔在密集视频描述领域的有效性。     

基于内容描述的可伸缩视频码流提取框架

可伸缩视频编码通过码流提取获得子码流以适应不同的网络带宽和处理终端。本文提出一种基于内容描述的视频码流提取框架,根据预处理获得视频内容的描述指导可伸缩视频的码流提取,从而获得更符合视频内容的子码流。实验表明这种方法快速有效,能够在不损失编码效率的前提下保证视觉质量。     

基于SECI模型的移动微型学习视频的设计

微型化学习作为泛在学习的一种形式,目前正被越来越多地学习者所接受和认可。为了深入探讨SECI模型视角下移动微型学习视频的设计特点,基于对SECI模型内涵及移动学习自身特点的把握,使优质的学习资源与能够与移动终端设备更加紧密结合并发挥它的优势。     

基于简单实例的饮用水致癌性风险描述研究

风险描述作为饮用水健康评价的重要环节,对评价结果的准确性非常关键。文章从饮用水风险评价角度出发,对饮用水致癌性污染物做了简单介绍,分析了致癌性风险描述模型及其方法,最后通过简单实例进行了饮用水健康的风险描述。     

基于自回归模型边界描述的图像检索方法研究

随着多媒体数据库的大量应用,图像检索成为一个活跃的研究领域.基于特征的图像检索在平移、尺度、旋转变换不变性等方面存在问题.针对这些问题,本文提出一种将多元线性回归模型应用到图像边界描述中的形状特征提取方法,该方法在对凹形或有孔边界形状进行提取方面具有优势.实验表明,本文方法在解决提取形状特征的平移、尺度、旋转变换不变性方面有很好的效果.     

基于QQ双向视频系统的网络学习探究

随着信息传递的网络化,学习方式日益多样化,有限的课堂学习已不足以满足学生学习的需求.腾讯公司研发的QQ软件成为时下流行的聊天工具,成为视频交流的主要平台.基于QQ双向视频系统的交流已经非常流行,但是基于QQ双向视频系统的学习还比较少,文章就QQ双向视频系统的功能、学习模式构建及其参与方式等进行了系统分析,探究其在网络学习中的应用价值及前景.     

基于13元组模型的运动人体时空关系描述方法

针对运动人体时空关系描述存在的问题,提出了基于13元组运动人体时空模型的运动人体时空关系描述方法 .该模型包含了二维到三维空间对运动人体的拓扑关系、方向关系、和时间关系.三维可视域和云模型的采用,实现了三维空间中不确定方向关系的判定.实验结果显示:该方法能全方位从点、线、面、体在二维至三维空间中实现视频场景中运动人体时空关系的自然语言描述.     

基于用户兴趣的视频片段提取方法

视频精彩片段提取是视频摘要、检索等领域的热点研究问题。若自动提取视频片段能考虑用户个性化需求,将能在电影推荐、新闻摘要等实际应用场景中发挥巨大作用。针对基于用户兴趣的视频片段提取问题,提出了使用互联网图像的用户感兴趣视频精彩片段提取框架,使用近义语义联合组权重模型权衡由不用的描述词检索得到的存在差异但语义相近的图像组,根据图像组与视频内容的相关性为不同的图像组分配不同的权重。实验结果表明了所提出的方法对提取用户感兴趣内容的有效性。     

面向Adhoc网络的视频多描述编码及其传输方法

为增强无线多跳网络（Ad hoc网络）中视频传输的抗误码性能,提出了一种面向Ad hoc网络的视频多描述编码及其传输方法。首先,通过判断两个相邻帧运动矢量的差值,自适应地在视频序列中插入参考帧以提高帧间编码效率;然后分别抽取出视频序列中的奇数帧和偶数帧形成两个描述;最后,在确保传输路径可靠性的基础上,选取两个质量较高的节点不相交路径分别传输视频序列的两个描述,以提高视频传输的可靠性。OPNET Modeler中的仿真实验结果表明,与目前Ad hoc网络中典型的多描述编码及传输方法MDC_AODV相比,本文提出的方法有效地增强了视频传输的抗误码性,提高了接收端的视频质量。     

基于HEVC的监控视频动态背景模型

高效视讯编码（HEVC）是新一代编码标准,在编码效率上有明显优势。监控视频结构特点是背景几乎不变,HEVC并没有考虑这种情况。使用动态背景模型（DBM）生成动态背景帧,作为HEVC帧间预测的参考帧,可以提高视频压缩效率。然而,运动缓慢的前景区域有时会被认为是背景区域,为此提出多层差值（MDM）算法,根据多层像素块差值更新背景,提高背景帧的质量。实验结果表明,与高效视讯编码测试模型HM14.0相比,在几乎不增加计算复杂度的情况下,采用该算法压缩效率平均提高了2%,最高提高了5.2%。     

基于自然推演下描述逻辑VL的形式化推理

描述逻辑是一簇知识表示的语言,其以结构化、形式化的方法来表示特定应用领域的知识.文中给出了描述逻辑VL的形式化自然推演系统,并以此构建形式模型证明其推理机制是完备的.     

基于特征提取的视频预处理方法

针对现有视频识别算法对不同帧中同一对象反复分类、反复识别问题,提出一种基于特征匹配的预处理算法。该算法将前一帧中已识别物体的图像特征与下一帧画面提取出的特征相比较,找出下一帧中已经被分类或识别过的物体,并将其剔除,达到压缩输入视频画面尺寸、提升视频处理效率的目的。为了验证算法的预处理效果,对两组道路图形进行实验,结果表明,该算法平均降低85%的画面尺寸,视频画面处理时间平均降低5%。     

基于分割的立体视频运动估计方法

随着新型采集、显示器件的出现,带有场景信息的多视点彩色帧加深度信息的立体视频成为研究热点。随之而来的是更大的数据量,立体视频运动估计是去除视频信息冗余的重要方法。传统的运动估计方法将图像分为固定大小的子块,通过求取参考帧和当前帧对应子块的最小绝对误差(sum of absolute difference,SAD)来确定该块的最佳运动矢量。由于存在子块的错误匹配现象,传统的运动估计方法得到的内插帧有明显的模糊和块效应。为了克服固定子块引起的缺陷,将视频分割应用到运动估计中,提出了1种基于视频分割和深度约束的立体视频运动估计方法。实验结果表明,用分割一致性来限制块匹配过程,可以有效提高运动估计精度,从而使内插帧在主客观都得到改善。     

基于“4+1”视图的软件设计模型描述框架与应用

如何组织软件设计模型中的大量设计元素,影响软件设计工作和从设计模型生成设计文档。采用"4+1"视图体系结构和UML构造型机制,扩充了软件设计模型描述元素,提出了由用例实现、软件结构、软件组件、软件接口、软件进程、软件部署等六部分组成的设计模型描述框架。该描述框架用于在Rose和SoDA工具上建立设计模型模板和设计文档模板,实现了软件设计模板化和文档生成自动化。     

基于深度学习的视频监控预警系统

视频监控被广泛应用于社会治安、道路交通、智能家居等场景,但目前部署的视频监控普遍智能化程度还不够高,实时监管、影像回放、发出警报等系列动作一般由专人操作,不仅耗费大量人力、物力和财力,而且极有可能出现迟报、漏报、误报等情况。为解决上述问题,现提出一套基于深度学习的视频监控预警系统,将不同类型的监控视频区分为盗窃抢劫、打架斗殴、交通事故、非法聚集、应急救援五种具体场景,利用预先训练好的深度学习网络模型对监控视频进行特征提取、分类预测,形成预警信息后推送至监控视频调度中心,为实现监控视频自动处理提供一种有效可行的方法。     

基于异步视频学习情绪预警的视频画面情感进化模型研究

教育数字化转型背景下,异步视频学习具有跨越传统学习时空限制的独特优势,但也存在学习持续性差、学习者情绪表达障碍、学习效率低下等问题,其中视频画面情感质量对学习者的情绪体验和学习效果具有重要影响。基于此,提出从学习者视角开展异步视频学习情绪预警,并以预警结果为依据反向优化教学视频画面的情感,进而达到视频画面情感进化以及异步视频学习体验与效果优化的双重目标。首先,参考多系统情绪激活理论和多媒体画面语言学理论构建了异步视频学习情绪激活机制的理论模型;其次,以理论模型为依据厘清异步视频学习情绪预警的技术方案,并通过情绪预警实验实现了异步视频学习情绪特征的采集、融合与预警模型构建;最后,从视频学习资源库、异步视频学习情绪预警模块、教学视频画面情感优化设计规则库和资源设计者四方面构建了视频画面情感智能进化系统模型。研究结果为教学视频画面情感进化提出了完整的实践方案,既可改善视频资源质量与异步视频学习成效,又可提升以教师为主的资源设计者的信息技术素养与能力,实现以多模态技术与人工智能技术驱动我国教育数字化转型的高质量发展。     

基于视频的教师学习研究

20世纪60年代,随着轻便的视频设备的出现,视频引入到教师教育,从此开启了基于视频的教师教育计划。基于视频的教师学习,成为在职教师从实践中学习的新方式,它以多重表征的方式真实再现现实,为教师重观、反思课堂实践提供不可替代的第一手资料,教师在围绕视频展开讨论和交流的过程中,提高了他们专业洞察力和批判性反思能力,从而促进了教师的专业发展。本论文系统地整理了目前国际上有关教师利用视频学习的三方面研究内容,即视频如何支持教师学习,教师如何从视频中学习,不同的视频材料如何影响教师学习。这些研究结论,为今后的教师教育以及如何在专业发展计划中有效整合不同视频进而优化教师学习效果提供了新的可借鉴思路和研究方向。     

基于组合预测的指数跟踪方法研究

借鉴组合预测的思想,将协整优化指数跟踪方法与跟踪误差最小化指数跟踪模型组合,建立基于模糊软集合的组合预测指数跟踪模型。利用上证50指数与深证100指数进行实证分析,结果显示该方法能够有效提高跟踪效果。     

基于向量空间模型的Web服务描述相似度计算的研究与实现

服务描述是服务发现的基础。现有的服务发现多从关键词入手进行匹配,本文给出了一种通过服务描述进行相似度计算的方法,采用了The Porter Stemming Algorithm对服务描述进行预处理、引进向量空间模型的方法对描述进行度量。对比实验证明,该方法能充分利用服务描述的特点来计算服务之间的匹配度,是有效的和可行的。