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随着计算机科学技术的迅猛发展和多媒体技术的广泛应用,监控视频已经成为日常生活中不可或缺的一部分。文章首先介绍了目前视频摘要和智能视频识别技术的研究背景,接着对智能视频识别系统进行了需求分析,阐述了各模块的功能。然后根据系统的需求分析结果,对系统进行了总体设计,说明了各功能模块的工作流程。最后采用Visual C++和DirectShow对系统进行了实现,详细地阐述了视频摘要模块的实现过程。 相似文献
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差分进化算法是一种结构简单、易用且鲁棒性强的全局搜索启发式优化算法,它可以结合约束处理技术来解决约束优化问题.机器学习在进化算法中,经常可以引导种群的进化,而且被广泛地应用于无约束的差分进化算法中,但对于约束差分进化算法却很少有应用.针对这一情况,提出了一种基于反向学习的约束差分进化算法框架.该算法框架采用基于反向学习的机器学习方法,提高约束差分进化算法的多样性和加速全局收敛速度.最后把该算法框架植入了两个著名的约束差分进化算法:(μ+λ)-CDE和ECHT,并采用CEC 2010的18个Benchmark函数进行了实验评估,实验结果表明:与(μ+λ)-CDE和ECHT相比,植入后的算法具有更强的全局搜索能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度. 相似文献
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