视频分割技术浅析

随着MPEG-4和MPEG-7的研究发展以及最近几年数字视频图书馆技术的崛起,基于内容编码和面向对象的存取和操纵技术日益得到人们的重视,视频分割技术迅速成为当前视频研究领域的热点.视频分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.本文简述了视频分割的概念,分析了当前视频分割技术的研究现状、尚存在的问题和研究前景。     

一种动态场景下的视频前景目标分割方法

视频中运动前景目标的分割是计算机视觉领域的一项关键问题,在视频监控、检索、事件检测等多个方面具有重要应用价值。现有视频前景目标分割技术主要针对静态场景,在动态场景下难以获取良好效果。该文提出一种高斯混合模型与光流残差相结合的前景目标分割方法。该方法使用高斯混合模型建模,提取初步的前景区域;利用光流残差进一步滤除其中动态纹理背景干扰;采用形态学处理获得前景目标。实验显示,与现有方法相比,该方法可更准确地从动态场景中分割出前景目标轮廓。     

一种基于镜头聚类的视频场景分割方法

为了更好地进行视频信息检索和浏览,提出了一种利用视觉和运动特征来进行场景分割的方法,该方法在把镜头聚类到场景中时,不仅考虑同一场景内镜头的视觉特征相似性,而且还考虑了镜头的运动特征的一致性。此外,为避免过度分割,还提出了一种方法用来合并过度分割出的场景。实验结果表明,这种方法是有效的。     

一种视频图像中运动目标检测方法研究

针对序列图像中的运动目标检测问题,在独立分量分析的基本理论和算法的基础上,提出采用基于正交对称矩阵的快速定点算法对实际视频图像中的运动目标进行运动检测的方法。实验结果表明:该方法不仅能检测运动轨迹,还能提取运动目标的轮廓,并判断运动方向,是一种有效的运动目标检测方法。     

经典边缘提取方法在医学图像中的应用

结合实际图像,对经典的边缘检测算法进行了比较分析,指出各种方法的优缺点。各种算法特点的明确,为提出新的边缘提取方法提供了思路,同时为我们的下一步工作做了铺垫。     

小波-神经网络在视频文本自动检测中的应用

数字视频数据中的文本能提供重要的语义信息,用具有良好时频局部特性和变尺度特性的小波分析方法,提取图像中的尺度一空域特征,经神经网络分类器进行分类后,自动检测视频数据中的文本信息,为基于内容的视频检索提供索引．实验表明该检测方法效果良好。     

一种基于LSM的数据源在异常检测中的应用

针对异常检测中的数据源选择、行为描述、正常行为学习和行为匹配,提出了一种新的基于安全模块的数据源。为验证其有效性,采用基于信息理论的数据分析和马尔可夫模型两种方法,并与目前较多采用的系统调用数据源作了对比。实验结果表明,新数据源有效,且在一定条件下,比系统调用数据更具优势。     

两种模糊模式识别方法在超声检测中的应用及比较

本文研究了模糊模式识别在薄板粘接质量超声检测和定量识别中的应用．首先介绍了有关复合粘接材料的超声无损检测方法，指出了超声检测回波信号特征值具有模糊性这一特点；然后给出了模糊数学的一些基本概念和原理，在此基础上提出了两种以贴近度为核心、以择近原则为判断标准的模糊模式识别算法，并且给出了回波数据的获取和处理方法，以及模糊子集的建立过程；最后，通过实验证明，两种算法对于粘接质量定量识别的准确度都比较高．     

一种高时频聚集性的方法在非平稳信号分析中的应用

非平稳信号广泛存在于自然界及工程实践中,时频分析是处理非平稳信号的有力工具。时频聚集性是评价时频分析方法的重要指标,传统时频分析方法在时频聚集性上已经不能满足要求,同步压缩小波变换将小波系数在频率方向进行压缩,能够有效提高时频聚集性。本文将此方法分别用于不同信噪比下的单分量及多分量信号分析,并与传统方法对比。结果表明该方法具有较强的噪声鲁棒性,对于复杂多分量信号仍能保持高时频聚集性。最后用于变转速滚动轴承故障信号分析,进一步验证了此方法的实用性。     

一种带有导向性的聚类方法在电信客户细分中的应用

聚类是一种常用的客户细分方法。本文结合电信市场客户细分实践,针对一般聚类算法的不足,设计了一种带有导向性的聚类方法。使用该方法得出的聚类结果区分了普通类与极端类,提高了聚类效果,在指导实际市场营销活动中有着明显的优势。     

关于视频分割技术的几个问题的探讨

视频分割技术在基于内容的视频编码、视频检索、模式识别等领域应用广泛,成为近年来视频处理技术研究中的热点.本文系统阐述了视频分割技术的应用及常用的算法,给出了视频结果的评价方法.     

使用情境细分模型及应用研究

寻求有效的市场细分方法一直是营销研究的关键。本文基于情境及使用情境对消费者行为的影响,从消费目的和使用情境这两个维度构建了一个市场细分模型,同时划分出四类消费群并对它们分别进行阐述,最后通过实案对这一细分模型进行应用解析。     

截面数据精确分段方法研究

针对截面数据分段精度不够,从而导致截面曲线重构精度差的问题,提出一种截面数据精确分段方法。这里重 点研究相邻特征为直线特征和自由特征在满足G1连续时数据的精确分段。首先根据数据平滑的原理及其作用,对被平 滑的数据分别采用不同的领域窗口方法确定出分段点所在的数据点区间;然后以自由曲线的逼近误差作为判断条件,在 该区间内进一步迭代搜索精确的分段点。提出的截面数据分割方法不仅能够在现有数据中寻找分段点,而且可以超越 现有数据点并在其之间寻找更精确的分段点。实例表明,该方法大大提高了截面数据的分段精度,进而使重构的截面曲 线更加符合初始设计意图。     

基于率失真优化的快速帧内更新算法

提出了一种近似估计整帧图像最小量化失真度的模型和新的率失真优化的实时帧内更新准则,可使编码器直接计算出编码一帧图像的最小量化失真度,通过评估宏块帧内编码所增加的总量化失真度和减小的扩散失真度,以决定是否需要对此宏块进行帧内更新。经与传统的基于率失真的帧内更新相比和实验结果表明,更新算法在具有更小计算复杂度的同时,在大多数情况下可以取得更好的峰值信噪比值。     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

静止图像数据的压缩方法

根据静止图像中冗余信息的特点，介绍了用可变长游程编码和离散余弦变换的方法对静止图像数据进行压缩。     

基于细胞逻辑、形态特征图像分割新算法

在MATLAB软件中结合细胞逻辑形态特征提出了一种图像分割和计数的新算法这种算法的主要思想是通过逻辑运算拉氏变换和数学形态学运算的处理首先提取细胞图像中的逻辑信息再根据细胞特有的圆形椭圆形形态特征将细胞从整个背景中进行分割处理并根据逻辑信息形态特征实现了血细胞图像的简单计数实现了特定血细胞的单独分割其算法简单可靠     

基于上下文信息提取的概率分词算法

汉语分词在汉语文本处理过程中是一个十分特殊而重要的组成部分。传统的基于词典的分词算法存在着很大的缺陷,它们无法对未登陆词进行很好的处理。而基于概率的算法只考虑了训练集语料的概率模型,对于不同领域的文本的处理效果不尽人意。本文提出了一种基于上下文信息提取的概率分词算法,它能够将预切分文本的上下文信息加入分词概率模型中,以上下文信息指导文本的切分。这种切分算法结合经典n元模型以及EM算法,在开放测试环境中取得了比较好的效果。     

无锡地区化妆品市场的细分和营销策略探讨

无锡地区经济的迅速发展,为化妆品市场的发展提供了有利的条件.通过实地实际调查,根据地域环境、购买动机、收入、年龄等细分标准对无锡地区的化妆品市场进行了细分,并针对不同的细分市场提出了相应的市场营销策略.