对流式视频进行注释网络点播学习系统的设计

针对当前视频点播学习系统的不足,提出了学习者对流式视频学习内容进行注释这一想法,对网络视频进行注释的行为类似于在课本的空白处作笔记,这种把注释内容与视频内容实时关联起来的系统,旨在更好地促进学习者的个性化学习和协作性学习。文中重点分析了对流式视频进行注释的网络点播学习系统的特点和功能,并提出了相应的系统模型,为创设有利于学习者个性化和协作性学习的网络环境提供了参考。     

交互视角下网络学习行为特征挖掘

网络学习已经成为互联网+时代的重要学习形式.为了提高网络学习效果,提供个性化的学习服务,对网络学习行为进行深入分析尤为重要.本文提出了人际交互、任务交互、内容交互和系统交互四个维度的网络学习行为模型,构建了基于交互的网络学习行为特征,对网络学习效果进行评价.以某网络课程学习者的网络学习行为数据为研究对象,通过分析网络学...     

用XML实现远程教育系统中的个性化学习环境

个性化学习环境是网络学习系统中提供给“不定时学习者”的重要场所，用XML实现这个环境将能更加快捷、方便地显示个性化的内容。提出了用XML实现三层体系结构的个性化学习环境。     

面向自主学习的互动式网络学习系统研究

随着知识半衰期的持续缩短,终身学习、非正式学习和个性化学习将会成为个人成长和发展过程中内在需求.因此,构建以学习者为中心的,注重学习过程中的交流、互动与协作的网络学习系统成为教育信息化建设中的重要内容.本文首先分析了互联网环境下的学习的特点,讨论了适用于互联网环境下的联通主义的学习理论;然后分析了以学习者为中心的网络学习环境的起源和特征;接下来讨论了面向自主学习的互动式网络学习系统的设计;最后对全文进行总结并展望后续工作.     

学习资源网络模型构建及资源推荐策略设计

通过分析基于终身学习机制的个性化推荐系统与基于电子商务的个性化推荐系统的区别,确定基于终身学习机制的个性化推荐系统的关键问题就是如何为学习者获得想要具备的能力推荐满足他们个人需求、个人爱好以及目前已具备的知识结构的最佳学习路径.针对终身学习中正式学习和非正式学习不同的学习情况,构建了学习资源网络模型,在此基础上将基于本体的推荐技术和协同推荐技术相结合,为学习者的不同学习情况运用不同的推荐策略推荐最佳学习路径.最后通过实验对推荐结果进行分析,确定最优方案.     

网络学习中学习者个性挖掘方法的研究

提出了一种面向个性化网络学习的学习者个性挖掘方法，以实现网络学习中学习者个性特征的自动获取．该方法首先通过对样本学习者的个性属性归并，去除冗余的个性属性；进而通过对学习者行为模式与个性特征的定量关联规则分析，得到两者间的关联规则；最终据此规则对后续学习者的行为模式进行推理，获取学习者的个性特征．此方法不仅解决了个性化网络学习中学习者个性特征的自动获取问题，而且还可表现出个性与行为间的关系．该方法已在计算机教学管理示范系统中进行了试验，结果表明该方法是有效的．     

基于积分评价的个性化网络平台设计与实践

提出了一种基于积分评价的个性化网络教学平台设计理念及架构模型.通过对学习者学习行为科学合理的量化,有效地激励了学习者网络自主学习的积极性和创造性,确保了以网络自主学习为主体的"网络自主学习+多元化课堂教学活动"教学模式的有效实施,确保了计算机基础教学改革的有效性和实效性.     

基于知识点对象的个性化学习系统实施

提出了一套个性化学习系统实施方案.该方案以知识点对象为核心组织学习资源,通过数据挖掘等方法获取学习者在学习进度和学习风格两方面模型,并采用“学习内容提取算法”获取适合学习者知识水平的学习内容,再通过XSL技术,根据不同的学习风格模型,对相同的知识点对象进行不同表现和封装.     

论3G环境下“移动学习”对网络自主学习过程的补充

随着各类便携、易用、高性能的移动终端不断出现,移动网络所提供的服务和容量的不断扩展,移动学习使学习者可以真正突破时空的局限,带给学习者随时随地学习的全新感受,满足个性化学习和终身化学习的要求.针对移动学习这种新型的学习方式与传统的网络自主学习的分析比较,阐述了移动学习相对于传统网络学习的优势,提出了在3G环境下的自主学习是对网络学习过程的很好补充.     

一种面向个性化网络学习的协同学习任务生成方法

提出了一种面向个性化网络学习的协同学习任务自动生成方法.该方法以学习目标与学习小组中学习者的个性特征为输入,通过基于学习者认知水平的协作成员分组和基于耦合度的协同学习模式分配,生成符合学习者群体个性特征的协同学习任务,从而有效地解决了网络学习中个性化学习与协同学习相结合的问题.该方法已在实时教学系统中进行了测试,结果表明,相对无指导的协同学习,根据此方法所生成的学习任务的协同学习可有效提高学习效率.     

一种新型视频信息隐藏分析算法

针对一种公开的视频隐藏软件MSU Stego Video进行了深入分析，通过多种序列试验测试反向剖析其信息隐藏嵌入机理，其开发者利用具有较高鲁棒性的扩频隐藏算法，将秘密信息嵌入到视频图像中，可以在有损视频压缩编码后仍能够正确提取，充分利用该软件嵌入数据分布上的特点，设计了一种基于重建视频图像块效应分布的视频隐藏信息检测算法，通过检测隐藏引入的块效应与压缩编码引入的块效应之间的差异，来判别视频资源中是否利用MSU Stego Video隐藏特殊信息，试验结果表明，该隐藏分析算法能够在不同压缩码率条件下，有效地实现对视频数据中的隐藏信息士出，精确检测。     

压缩视频的高清晰度恢复方法

讨论了从一系列低清晰度视频中恢复出高清晰度视频的两种方法，它们有区别于以前针对于原始视频的恢复方法，此两种方法是针对于压缩视频的，例如MPEG压缩视频。它们各有其优点，通过仿真进行比较并得出结论。     

压缩视频的高清晰度恢复方法

讨论了从一系列低清晰度视频中恢复出高清晰度视频的两种方法,它们有区别于以前针对于原始视频的恢复方法.此两种方法是针对于压缩视频的,例如MPEG压缩视频.它们各有其优点,通过仿真进行比较并得出结论.     

校园在线视频管理平台

在线视频管理平台是为互联网用户提供的视频云服务平台,能够为全校师生提供视频文件存储、转码和封装服务,提供视频文件内容管理服务,提供网页视频播放器解决方案等.传统的文件系统已经不能满足该平台的海量存储的要求,通过对目前一些分布式文件系统进行研究对比,Cassandra分布式文件系统具有的模式灵活、真正的可扩展性等一些特点...     

基于稳像技术的飞艇监控视频目标追踪

一般的目标追踪算法提取目标的颜色或轮廓特征,在图像区域内使用匹配算法完成对目标的追踪。由于飞艇容易受到气流影响,艇载相机平移误差会造成目标在视频的相邻帧间运动距离过大,传统目标追踪算法容易陷入到局部最优解而造成目标跟错或者丢失。该文提出了一种基于视频稳像的追踪方法,使用基于运动估计和混合滤波算法,首先处理视频使之平滑稳定,在此基础上利用人机交互选择目标并应用基于MeanShift的算法实现追踪。比较本文提出的算法和一般算法在飞艇视频目标追踪中的效果,结果表明:该方法在目标追踪中具有更高的准确率,同时满足实时性要求。实验证明了本文提出算法可以准确有效地处理飞艇视频目标跟踪问题。     

视频会议系统中基于Mpeg4视频流的带宽控制

论述了一种基于Mpeg4数据流的速率控制解决方法 ,实现了应用在视频会议系统Admire中的视频网关VGW ,使系统在组播网络和单播网络互通的基础上 ,能够调整对单播用户 (可用带宽较低用户 )的视频发送速率 ,达到充分利用网络带宽和避免网络拥塞的目的     

基于内容的视频编码系统的研究与应用

提出了一个基于内容的视频编码系统的框架，对框架进行了阐述．将基于对象的小波变换(OWT)代替离散余弦变换(DCT)，通过实验表明很大程度地改进了传统压缩标准中的方块效应．     

视频监控中基于行人跟踪的摄像机自动标定

为了能够用更简易的手段解决视频监控系统中的摄像机参数获取问题,提出了一种基于场景中行人位置信息的摄像机自标定方法。先对由不同位置的行人轮廓中提取出的头脚点位置信息进行筛选,再通过极大似然估计求解出消失点与水平消失线,并根据消失点与消失线信息计算出摄像机的内外参数和投影矩阵。最后根据由重投影统计计算的误差评价系数,采纳RAN SAC方法选取最优结果,实现了对参数的优化。实验表明:该方法有效降低了行人信息获取中的观测噪声和过程噪声对摄像机标定的影响,能够得到较理想的摄像机自标定效果。     

一种新的镜头边界检测和静态视频摘要提取方法

提出一种新的融合图像分割和注意力模型的静态视频摘要自动生成方法.该方法将视频中的每帧图像分割成块,分别计算连续2帧对应块的匹配距离;在此基础之上,根据各个块不同的重要性用线性融合的方法求出2帧之间的匹配距离;然后通过计算匹配距离的期望和标准差自动地求出阈值,进而检测出镜头边缘;最后根据每个镜头的匹配距离,提取出静态视频摘要.仿真结果表明:与同类方法相比,该方法能够快速高效地检测出各种镜头边界,提取的静态视频摘要能够有效反映视频的内容.     

隐含自回归视频业务模型

在无线移动通信领域中 ,为提高接入控制中对速率预测的精度 ,作者提出了一类新的视频信源模型——隐含自回归模型。该模型利用伽马分布随机变量的立方根服从正态分布这一特性成功地仿真了视频业务。仿真实验说明无论是分布特性、复用特性还是码率变化轨迹 ,新模型均优于传统的视频信源模型。因此 ,隐含自回归视频信源模型有效地解决了研究视频业务接入无线异步传输模式 (WATM)网特性时缺乏大量实际信源的难题 ,同时为设计高效的接入算法提供了思路。