基于HHMM的多线索融合和事件推理方法

为了解决基于内容检索技术中低层特征与高层语义之间存在语义间隔问题提出了基于多层次线索与事件的分层模型,以及相应的基于分层隐Markov模型(HHMM)的多线索融合和事件推理方法。其中线索是对事件进行推理的要素,它是低层特征与事件之间的中间层次。在将视频流分割为镜头后,从各个镜头中抽取若干与事件密切相关的线索,构造并训练各事件的HMM模型,用于融合线索和进行事件推理。由于输入视频通常包含多个事件,不可避免会遇到时域分割问题,因此构造一个HHMM模型用于同时进行视频流的合理分割和事件的识别。对足球视频的大量实验结果表明,该方法可有效地检测足球视频事件,并在抽取的线索不完全可靠的情况下具有一定的鲁棒性。     

基于二阶梯度朝向直方图特征的头部姿态估计

定义和提取与头部姿态紧密相关的特征是基于图像表观的头部姿态估计方法的关键步骤。该文提出将二阶梯度朝向直方图特征作为头部姿态图像表示,用于单帧图像的头部姿态估计。首先将图像划分成网格形式,对每个图像单元计算梯度朝向直方图,将相邻若干个图像单元组成图像块,对块内所有直方图元素之间进行成对组合得到成对关系向量,所有图像块的成对关系向量串联起来作为最终图像表示。该图像表示包含高阶的梯度朝向分布统计信息,有很强的姿态描述能力。实验结果表明:该方法比原始的梯度朝向直方图和GaFour等先进方法有更高的分类准确率。     

多摄像机人体姿态跟踪

人体姿态跟踪是人类行为分析和识别的基础,具有广阔的应用范围。该文以人体的头肩部轮廓构成的Ω形状的曲线作为跟踪目标,利用多摄像机间的位置约束和形状约束,提出了一种基于多摄像机的人体朝向、位置和头肩部轮廓的联合跟踪算法。该算法将多视角头肩部轮廓跟踪和三维空间中的头肩部位置跟踪、朝向检测融合于同一框架中。真实场景实验表明该算法具有良好的鲁棒性和准确性。     

制定教育清单 更好实现家园共育

教育清单是指由家长或幼儿园制定的有关7岁儿童生活实践、社会意识、身体运动机能、生理认知和审美观的认知清单，为成人提供检验教育状态成效的对照袁。调查显示．我国家长对教育清单了解较少，但了解这一概念后大部分愿意实施。本文提出了教育清单制定的一般标准，并尝试提供了认知教育清单的范本，以期对它的理论和实践有所贡献。     

毕业实践评价机制的探索与实践

毕业实践是高职教育中强化综合能力培养与训练的重要环节,也是学生最能发挥个性潜能的环节。本文结合我们在IT高职毕业实践环节中的初步研究和尝试,对这些问题略抒已见。     

用于轻度认知障碍测试的自然交互方法

为了提升轻度认知障碍(MCI)测试的准确性与有效性,研究了一种基于自然交互的轻度认知障碍测试方法,并基于此设计面向临床诊断的脑健康测试系统.基于语音辅助交互,开发智能辅助判断的记忆测试交互算法,以传统纸笔书写行为为切入点,使被试能够通过传统的纸笔完成和电脑的交互,主试基于智能判断进行测试,两者通过自然交互达成脑健康测试...     

物理空间与信息空间的对偶关系

随着计算、通信和传感技术的迅速发展, 人类的生活环境已经由单纯的物理空间转变为物理-信息的共存空间. 基于这一事实, 本文在分析物理空间和信息空间的各自性质的基础上, 指出两者之间的关系为对偶关系. 建立对偶关系包括以下两个过程: 利用各种传感和信息处理、理解技术, 从物理空间到信息空间的信息获取、分析和结构化过程, 以及通过对用户意图、状态和命令的推理, 从信息空间到物理空间的信息服务过程. 对偶空间中的人机交互就是建立对偶关系, 这种对偶关系体现了以人为中心的人机交互, 即以人们所习惯的并且不需要用户分心的方式与信息空间的交互.     

延误问题Emmons条件的改进和工件的预排

本文改进了单台机器延误问题最重要的结果——Emmons条件[1],证明了改进后的条件已是最好,并提出了对工件进行预排的算法.     

机器视觉中的颜色问题及应用

颜色是人类视觉认知的基本现象之一，也是机器视觉的一个关键模块，在虚拟现实及人机交互等领域有着广泛的应用，颜色是视环境、光照和人脑相互作用的结果，颜色现象的研究是典型的交叉学科，综述了颜色研究的热点问题、最新进展及发展方向，内容包括颜色的基本理论以及颜色信息在虚拟现实、基于内容的检索、人脸识别和手势识别等方面的应用。