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。     

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.     

周期点计数及费马小定理的推广

本文在研究迭代周期数列的基础上，得到周期点个数有限时的一个计数公式，它推广了费马小定理和费马－欧拉定理。     

基于IP组播技术在远程视频监控系统中的研究与实现

随着信息化技术的发展,在视频监控系统中,应用传统的单播的方法,已经满足不了实际的要求。本文介绍了IP组播技术以及它的实现方法。论述了使用IP组播技术在远程监控系统中视频传输的设计思想和实现方法。     

基于准不动点集的高速铁路前向运动视频区域划分方法

为保障高速铁路行车安全,以快速检测高速铁路沿线运行环境为背景,建立了基于高速前向运动视频的环境检测模型,并提出人工干预的前向运动视频全景图拼接方法.该模型包括高速前向运动视频区域划分、全景图拼接等.为实现前向运动视频区域自动区域划分,本文提出一种基于准不动点集的前向运动视频消失点定位方法,结合铁路线路的先验信息可实现前向运动视频区域自动划分.实验结果表明:该方法是一种无需人工干预的快速自动划分方法,为铁路前向运动视频全景图全自动拼接提供参考.     

基于运动行为的复杂监控事件探测

针对视频监控过程,使用运动目标的状态特征描述场景中存在的语义内容.基于DBSCAN聚类模型学习特征集的潜在结构,生成了运动行为模式集.使用高级Petri网刻画模式间的连续、并发等时序关系,构成复杂语义事件探测模型.无监督式的模式学习过程对低层噪声有较强的鲁棒性,而定性的事件描述模型对于高层事件的推理具有更强的灵活性.在实验中,通过聚类学习得到的行为模式,给出了事件Petri网的具体建模过程,并演示了"停留"与"偷车"两个感兴趣事件的探测结果.     

采用金字塔分解的最小二乘影像匹配算法

最小二乘（ＬＳ）算法因其高精度而在影像匹配中被广为采用,但单纯的ＬＳ算法有收敛范围小,收敛速度慢等缺点。本文袖了结合金字塔分解ＬＳ匹配算法,此算法能大大增加单纯ＬＳ算法的收敛范围,提高匹配率,而运算时间与单纯ＬＳ法基本相当,并且保持了它的高精度,实验表明,此算法的精度高,匹配率高,收敛范围大,有相当的实用价值。     

视频抖动矫正系统中的运动滤波

数码相机拍摄的视频往往带有因为拍摄人手的不稳定而引入的抖动,因此该文给出了一个视频抖动矫正方案,包括全局运动估计、运动的抖动分量滤除、抖动补偿3个模块。对摄像机运动模型,该文考虑了最常见的水平、垂直平动和平面转动这3个运动参数来进行全局运动估计,首先采用基于块匹配运动估计方法来得到运动参数的初始值,然后用Newton迭代法进行参数优化;从运动学的角度出发设计了一种以二次B样条方法为基础来拟合摄像机的运动轨迹方案。实验证明这种滤波器的设计方法能够很好地去除视频抖动,明显改善视频的主观效果。该方法不仅简单,而且不需要预知抖动的模式就能够确保运动轨迹的平滑。     

一种基于内容的镜头边界快速检测方法

镜头边界检测是视频索引研究领域中的一项重要技术和基础步骤,近年来受到广泛的研究,但大量的研究过度关注算法的检测精度(从查全、查准两方面考虑)而忽略了算法的运算成本.就目前已有的框架和算法进行改进,提出一种兼顾检测精度和运算速度的镜头边界检测方法.该方法引入预处理技术,在进行镜头边界检测前过滤掉视频中不包含镜头转换的视频序列,从而在不失精度的前提下提高算法运行速度.试验证明该方法在提高检测速度的同时可以有效地检测出视频序列中的突变、渐变边界,并且获得了令人满意的精度.     

排爆机器人视频图像系统的研究与实现

为了辅助公安人员更好地完成排爆工作,设计和开发了一个带双目立体视觉系统的排爆机器人。给出了一个切实可行的视频图像处理系统,包括设计原理、系统结构、硬件选型、视频捕获的软件实现等。该机器人视觉系统成功地通过抓取实验,表明了它在精度上能够满足排爆机器人的项目要求。