基于相关反馈的视频检索算法

针对信息检索中如何提高检索的精度问题,提出了一个基于相关反馈的视频检索算法。利用信号在神经网络中来回传递实现自动相关反馈,提高了检索精度,且最大限度地减少了相关反馈中人的参与,最后检索的结果是与查询最接近的一段视频片段。给出了神经网络的构造和具体的检索算法,并与基于关键帧的视频检索方法进行了比较。实验结果表明,用该算法检索的准确度比用基于关键帧的视频检索方法平均提高6%以上。     

参量声源的源区声场

Westervelt关于两个共线传播波束相互作用的理论结果仅适用于进行远场计算。本文从科研实际需要出发,将这一分析声波之间非线性作用的方法延伸到参量声源的源区内部。     

一种利用多元线性函数绑定指纹细节点与密钥的新方法

提出了一种新的使用多元线性函数实现待保护的密钥和指纹细节点数据绑定的方法,将指纹数据和传统加密系统密钥融合成一体,只有通过指纹认证才可获得密钥的使用权.其中多元线性函数的变量数不是由待保护的密钥长度决定,而是由需要匹配的细节点数目决定.实验结果表明,与已有的算法相比,提高了系统的安全性和真实用户恢复密钥的速度.     

基于微观本义复原的人脸图像光照正规化

为解决变光照下人脸识别的识别率低,光照正规化算法复杂.不易实现的问题,提出一个新的光照正规化方法一微观本义复原,即通过微观邻域上像素本义特征的定义,将整体图像上变光照下的非线性灰度变化转化为微观邻域内的线性变化,一定程度上避免了包括图像自身结构在内的不确定因素对图像复原的不利影响;并以邻域内的本义特征为光照不敏感特征,对本义特征进行结构编码,并用最小二乘法拟合编码值与光照方向之间的关系,最后根据得到的光照正规化参数复原图像.实验结果表明,该方法算法简单,易于实现,能适应实时的人脸识别系统,在光照变化90.以内的Yale B库的平均识别率可达94.1%.     

视频会议图像序列中含人脸的前景分割

人脸是一个非刚体，其运动分割一直是一个难点，在首先建立色度和象素点运动矢量幅值一致性的区域分割的基础上，通过运用考虑到模型失败的运动模型图像分割技术，从而得到含人脸的前景分割，新的算法可以准确地将包含人脸的前景与背景分开，实验结果显示了算法的有效性。     

网络视频传输的两级不均等差错保护策略

传统的基于端到端的一级视频差错保护方案大多没有考虑有线与无线混合网络的包丢失原因的差别,所以整体效率不高.为此,针对有线无线混合网络的特征,提出一种基于H.264数据分割的混合动态不均等差错保护策略.接收端可对有线和无线网络上不同原因导致的丢包进行区分,视频服务器通过接收的RTCP (Real-Time Control Protocol)反馈,利用RS(Reed-Solomon)码和LDPC(Low Density Parity Code)码分别对抗网络中的丢包和误比特,针对H.264数据分类的重要性不同以及信道质量的变化,给予不同程度的动态保护.实验结果表明,这种两级保护混合抗误码算法与传统的基于包的端到端一级不均等差错保护相比,冗余度降低了约15%,而接收的视频质量提升了约4 dB,且很大程度地提高客户端接收的有效数据率,为解码器进行差错隐藏奠定了良好的基础.