基于内容的视频检索研究

对比了基于关键词的检索与基于内容的检索方式后,探讨了基于内容的视频检索的关键技术,并构造了一种基于内容的视频检索系统。最后总结了当前研究热点并展望未来发展趋势。     

浅析多媒体课件中的视频处理技术

在多媒体CAI课件制作中,适当的视频的应用能显著提高课件的水平。因此,数字视频处理是课件制作中一项重要技术。对计算机多媒体课件中的视频处理技术文中从数字视频的采集、非线性编辑和视频的基本格式三方面进行了阐述。     

基于云水印的视频内容认证技术

 数字视频内容的认证技术越来越成为研究的热点。基于云水印及镜头分割技术,提出了一种新颖的视频内容认证方案。论文就不变特征提取、云水印生成、嵌入和提取、视频的认证与篡改检测等技术进行了研究并进行了实现。通过实验分析和验证,该方案可对实时的视频进行认证而不影响视频本身的视觉效果。     

基于帧间运动的视频分割

视频分割是视频结构化和检索的重要技术 ,目前主要通过镜头分割得到。但许多应用需要对镜头根据摄像机运动作分割 ,现有技术不能满足应用实时需要。提出了一种对P帧运动向量稳健分析计算帧间运动并进行分割的方法。与传统光流法、M估计法比较 ,该算法只在压缩域上进行 ,不需迭代 ,具较强实时性。文中阐述了方法的基本思想、理论依据与实现 ,实验表明 :该方法具有很好的效果     

高速铁路视频调用时延测试系统的设计与实现

设计了适用于高速铁路联调联试中视频调用时延的测试系统,应用于视频监控系统、安防系统和VOD系统等含有视频播放功能的调用时延.测试系统采用Windows Hook技术、统计直方图算法和数字图像处理技术,实现对视频调用窗口锁定,快速图像抓取、比较时延的准确计算.在联调联试过程中,可以将每一个测点的综合测试时间,由原来的超过120min缩短到15min以内.目前此系统已在20多条高速铁路的综合视频联调联试中应用,验证了系统的可行性和准确性.     

一种基于深度卷积神经网络的摄像机覆盖质量评价算法

随着视频监控系统的大规模普及,视频监控系统的效用评价成为一个重要的研究课题.当前视频监控系统评价只考虑了摄像机的覆盖率,缺少对摄像机覆盖质量的量化评价.该文提出了一种基于深度卷积神经网络的监控摄像机覆盖质量评价算法.将摄像机覆盖质量评价问题转化为对摄像机所采集视频帧的质量评价问题,探讨了基于视频帧的摄像机覆盖质量等级的分级策略,标注了一个摄像机视频帧质量等级数据集; 设计了一种新颖的多维标签赋值方法,利用深度卷积网络学习鲁棒的视频帧表示,进一步基于支持向量回归机(SVR)学习视频质量回归函数,从而实现对摄像机覆盖质量的鲁棒估计.实验结果表明:该算法能够准确地对监控摄像机的覆盖质量进行自动评测,有效监测了摄像机监控质量的实时变化.     

故障树分析法在无人机项目中的应用

本文详细阐述了故障树分析技术在某无人机上的具体应用,即如何建立故障树并进行定性分析和定量计算,找出系统的薄弱环节。     

国内视频网站运营模式初探

本文通过分析YouTube以及国内视频网站运营现状,以及长尾理论对其运营的影响,指出中国视频网站要发展就必须找到明确的盈利途径以及符合国情的运营模式。     

基于FPGA的VGA图像控制器的设计与实现

VGA（视频图形阵列）是一种标准的显示接口，伴随着嵌入式系统的迅速发展，尤其是高速图像处理的发展．埘可以将实时图像处理进行显示有了更多的需求．这里依据VGA接口原理采用了Verilog HDL语言对Altera的Cyclone系列FPGA（现场可编程门阵列）进行了设计，并验证了结果。通过采用FPGA设计VGA接口可以将要显示的数据直接送到显示器，节省了计算机的处理过程，加快了数据的处理速度，节约了硬件成本。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.