适于硬件实现的3D SPIHT算法优化设计

通过对一种可精确控制压缩率的三维多分等级树(3D SPIHT)编码算法的分析,为提高编码速度,改进了3D SPIHT的算法结构,简化了动态分配内存的链表结构,采用位图映射的方式固定分配内存,可减少内存86.6%,无需进行硬件难以实现的链表操作. 变三维地址为线性地址,并在预处理时建立子代最大值映射表,减少了零树判断的时间. 实验结果证明,与原算法相比,当压缩比小于26.7时,优化后算法的速度提高了10倍以上,为进一步的VLSI设计奠定了基础.     

基于二次帧差与窗口最大值的镜头边界检测方法

针对突变和渐变的特点,提出了一种适合突变检测的二次帧差法和适合渐变检测的窗口最大值法.二次帧差法通过计算相邻帧差之间的二次帧差,有效地突出了突变的特征,而窗口最大值法通过计算非相邻帧之间的帧差有效地突出了渐变的特征.利用窗口最大值准确地找到了渐变的中心位置,两种方法的有机结合可有效地检测出几乎所有的突变和渐变.该方法不用设置全局阈值,适应性强,实验结果表明了该算法的有效性.     

图像检索中基于记忆与半监督的主动相关反馈算法

为快速提高相关反馈算法的效率,提出一种记忆与半监督相结合的主动相关反馈算法.在检索初期,利用记忆信息获得较多的正训练样本,利用用户已标记样本与数据库内未标记样本有效地解决训练样本不平衡问题,获得准确的初始SVM分类器;在检索后期,利用主动学习算法寻找数据库内对优化学习过程中最有用的样本请求用户标记,减少用户标记的样本量,加快收敛速度.对5000幅Corel图像数据库的实验表明,与传统相关反馈算法相比,新算法能够显著提高学习器的效率和性能,并快速收敛于用户的查询概念.     

基于颜色与边缘分布的足球视频镜头分类方法

针对足球视频镜头的特点,提出了一种基于颜色与边缘分布的视频镜头分类方法.首先利用高斯混合模型(GMM)对草地颜色建模,然后利用已建立的GMM计算出每个镜头的草地颜色分布特征.针对颜色特征对光照的敏感性,提出利用边缘分布作为颜色特征的补充,二者的结合突出了不同镜头的特点.利用所提出的特征,采用适合小样本分类问题的支持向量机(SVM)对足球视频镜头分类.实验表明,新方法的平均分类准确率可达92%以上.     

快速3D DWT核心算法的VLSI并行化设计

通过深入研究三维离散小波变换(3D DWT)核心算法,将其分解为3个一维的小波变换(1D DWT). 在完成3D DWT软件实现的基础上,提出了一种并行化设计的VLSI结构,由3个片上双口RAM存储中间结果并进行矩阵转置,建立了3个1D DWT组成的流水化模型,设计中利用有限状态机(FSM)控制流程. 仿真实验证明,设计方法正确有效,处理速度比串行方式提高约66%,工作频率达59MHz,可满足视频编码器的实时性要求.     

基于离散时间量子漫步的链路预测算法

量子漫步算法能模拟游走粒子在图上的量子相干演化,粒子的运动状态由量子态的相干叠加而成.与经典随机游走算法相比,量子漫步算法具有寻找目标节点时间少和源节点扩散至其他节点时间少的优点.提出一种基于离散时间量子漫步的链路预测(link predictionbased on discrete time quantum walk,简称LP-DTQW)算法.研究结果表明：相对于其他7种算法,LP-DTQW算法有更高的预测精度;LP-DTQW算法的时间复杂度远低于经典RWR(random walk with restart)链路预测算法的时间复杂度.因此,LP-DTQW算法具有更强的预测性能.     

基于支持向量机元分类器的体育视频分类

为弥补特征提取中的语义缺陷,提出了一种利用领域知识规则填补特征与高级语义之间鸿沟的思想,从体育视频中对语义对象进行有效的特征提取,并采用支持向量机元分类器和组合策略对体育视频进行分类的方法.实验表明,该分类方法对大部分体育视频都具有很好的分类效果,平均准确率可达92.23%,优于其他提取特征无语义关联的分类方法.     

基于对象跟踪的视频分割

镜头是视频检索的基本单位,是摄像机在某一个地点附近或相邻的地点连续拍摄的内容．镜头时间由摄像机的开关机动作决定,具有连续拍摄的场景和较为连续的情节．几乎所有的视频分析和应用都是在镜头的基础上进行的．镜头的切换有两种：突变切换和渐变切换．突变是指从一个镜头直接切变到另一个镜头;而渐变是根据视频编辑手法的不同可以分为几种：