非动态的背景建模与前景检测算法

为了从一些复杂的场景中提取出人像,用到的开源代码有很多,其均假设若一个像素的颜色在较长时间内变化不大,则认为它是背景。但是,这些开源代码在用于一些自拍摄像头时效果较差,因为当一个人端坐在摄像头前,他的像素不会发生很大变化。因此,本文提出了另外一种算法,该算法基于如下假设:在背景建模期间前景不会出现,且背景建模结束后,背景的变化始终为建模期间背景变化的子集。这种非动态的算法适用于提取距离摄像头距离更近的对象。     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

基于Global Mapper利用ASTER GDEM提取输电线路断面的应用研究

本文首先介绍了开放DEM数据ASTER GDEM,然后阐述了使用Global Mapper软件和ASTER GDEM数据提取输电线路断面的技术方法,并以实际工程为例,分析ASTER GDEM数据提取输电线路的精度及其在输电线路设计初期的适用性,以期为相关研究者提供借鉴。     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

论体重分布Markov skeleton process的应用

探究马尔可夫骨架过程在体重分布中的效果及应用.运用以速度衡量热量摄入与能量消耗的度量方式与向后方程刻画体重变化过程的一维分布,计算并建立了体重分布的马尔可夫骨架过程模型.得到体重过程瞬时分布的满足条件并成功应用.     

多策略融合的俄语文本词语提取方法研究

俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言。随着“一带一路”倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法。然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性。因此,文章提出一种多策略融合的俄语文本词语提取方法,结合俄语词性分析、语法规则和串频统计等多种方法,自动提取包含单词和短语在内的俄语词语。在联合国平行语料库和Taiga Corpus语料库上的实验结果表明,文章提出的方法在保证高召回率的同时,达到了85%以上的高准确率,显著优于常用的n-gram方法,能够为俄语文本主题发现和文本分/聚类等文本挖掘应用提供有效的词库。     

氨基酸分析仪法快速检测土鳖虫中谷氨酸含量

采用氨基酸分析仪建立了土鳖虫中谷氨酸含量的检测方法，比较不同浓度的盐酸以及不同料液比、提取时间对土鳖虫中谷氨酸提取效果的影响。结果表明，土鳖虫中谷氨酸的最佳提取工艺为6 mol/L 的盐酸消解，料液比1:1（mg/mL），水解时间22 h，建立的谷氨酸分析仪法回收率为99.2%，精密度试验相对标准偏差为0.19%，不同地区土鳖虫中谷氨酸质量分数存在较明显差异，范围为1.068%~1.149%。该方法重现性好、快速高效、操作简便，适用于土鳖虫中氨基酸含量的检测，可为其质量控制及资源深入开发提供技术支持。     

贾卡经编织物花纹图案的自动识别

在一般的花型设计和检测印染织物花型是否走样的过程中,都需要将花纹提取出来。为了快速地将织物花纹图案提取出来,提高花纹设计效率,本文主要基于织物图像的颜色特征,对织物图像建立高斯混合模型,然后根据后验概率的排序大小,并对织物图像的不同层次进行相应的标注,从而标记出所需的织物花纹。结果表明:该方法能有效地将完整的花纹提取出来,准确度高,速度快,具有一定的实用价值。