国家自然科学基金(60473117)
- 作品数：65 被引量：624H指数：10
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- 相关机构：国防科学技术大学武汉大学陆军航空兵学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学军事轻工技术与工程更多>>
- 数据挖掘中的聚类算法综述被引量：284
- 2007年
- 聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。全面总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的性能差异和各自存在的优点及问题,并结合多媒体领域的应用需求指出了其今后的发展趋势。
- 贺玲吴玲达蔡益朝
- 关键词：数据挖掘聚类聚类算法
- 多源新闻视频中相似关键帧分析研究被引量：2
- 2009年
- 分析不同来源视频中关键帧的相似度是新闻视频分析与组织中一项重要的支持技术,当前工作直接利用图像匹配分析方法进行研究,而没有充分结合新闻视频本身的特点和特定的需求,因此存在种种局限.针对这些不足,本文提出了一种快速有效的层次化过滤方法来识别新闻视频关键帧.该方法首先对局部关键点的获取和精减技术进行了研究,在第一层过滤中应用基于熵的方法选择相似关键帧候选集,在第二层过滤分析中利用相似关键帧的对称性得到可信的识别结果.实验显示,这种方法显著的提高了匹配分析的速度,并且具有较好的识别效率.
- 文军吴玲达曾璞谢毓湘
- 关键词：新闻视频
- 一种通用的基于基本语义单元的体育视频内容分析框架被引量：7
- 2005年
- 体育视频内容分析的研究现状集中在语义标注 ,对体育视频的句法分段和框架的研究较少 .本文在分析了体育视频基本特征的基础上 ,提出了体育视频中基本语义单元 (Basic Sem antic U nit,简称 BSU单元 )的概念 ;继而提出了一种基于 BSU的体育视频内容分析的通用框架 ;并且以足球视频为例 ,实例化了这种通用的体育视频内容分析框架 .初步的实验结果表明 ,这种基于 BSU的体育视频内容分析框架是有效和可行的 .
- 陈剑赟李云浩老松扬吴玲达文军
- 关键词：体育视频
- 辅助足球视频切分的音频自动分类与分段被引量：4
- 2004年
- 视频伴随音轨的自动分类与分段是辅助视频切分的一种有效手段。从足球视频的特征入手,归纳总结出足球视频中三类主要的音频类型,既而提出了基于HMM并且结合一定平滑策略的音频自动分类和分段的框架,在实现音频分类分段的同时完成了足球视频的切分。初步的实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。
- 陈剑赟李云浩吴玲达老松扬白亮
- 关键词：HMM足球视频
- 多模态体育视频语义分析被引量：6
- 2007年
- 以足球运动为例提出了一种体育视频语义结构,并提出相应的语义分析框架。视频被分解为纯视频流和音频流两种模态,每种模态均可依次提取和综合出低层内容和中层内容。视频流可根据低层(物理)内容分割为物理镜头,然后根据特定的中间层内容可以确定为语法镜头。音频也可以在物理特征的基础上形成有意义的中间层内容,如解说员兴奋时的声音。最后,根据视频流和音频流的中间层内容,按照足球比赛转播的规律,分析出比赛中的精彩事件,并选取相关的镜头作为反映此事件的序列组合。
- 刘宇驰栾悉道戴端辉吴玲达
- 关键词：体育视频多模态语义分析
- 利用空间金字塔分块与PLSA的场景分类方法被引量：3
- 2009年
- 提出一种基于空间金字塔分块与PLSA方法相结合的场景分类方法.该方法首先通过空间金字塔分块的方式来构建图像区域集合,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)从图像的区域集合中发现潜在语义模型,最后根据潜在语义模型找出所有图像区域中潜在语义出现概率来构建区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM模型进行场景分类.在13类场景图像上的试验表明,和其他方法相比,该方法中不需要进行大量的手工标注,而且具有更高的分类准确率.
- 曾璞吴玲达文军
- 关键词：PLSA
- 一种基于EDU模型的新闻视频摘要方法被引量：1
- 2007年
- 现有的视频摘要技术缺乏一个统一、可扩充的视频摘要模型。针对该缺陷,提出了实体-描述-效用模型(简称EDU模型),该模型从视频实体出发,经过描述得到效用,并最终根据效用来生成视频摘要,该模型具有可扩展性。对EDU模型进行了详细阐述,并根据该模型,提出了新闻视频故事摘要生成的方法。实验结果表明,该方法具有令人满意的效果。
- 谢毓湘栾悉道吴玲达肖鹏
- 关键词：视频摘要新闻视频
- 叙事性技术在战略态势表现中的应用
- 2007年
- 探讨了叙事性技术在战略态势表现中的应用。对叙事性技术中文本处理以生成叙事模板以及媒体素材的检索策略进行了详细地阐述。最后给出了实验结果,证明了叙事性表现技术的有效性。
- 吴玲达徐建军曾璞谢毓湘
- 一种基于TSP-KNN的事件相关故事单元检索算法被引量：1
- 2006年
- 在传统的基于内容视频检索的方法中,由于视频的领域较宽,视频的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义鸿沟,常导致检索效果不佳．本文认为更有现实意义的做法是,以含有比镜头更多语义信息的事件相关故事单元为检索单位,通过提取事件相关媒体中的文本信息并利用机器学习方法自动建立事件类的模型,从而提供概念化的故事单元查询方式．本文提出了组合特征选择方法和一种二阶段修剪KNN：TSP-KNN,组合特征选择方法相对于MI方法更适合事件相关故事单元的检索．二阶段修剪KNN先对训练集进行修剪,然后再用KNN训练得到分类器,该方法解决了样本混叠以及多中心分布问题．实验结果表明所提出的方法是有效的,明显地提高了事件相关故事单元的检索性能．
- 雷震谢毓湘吴玲达老松杨
- 基于GPU的流体动力学模拟被引量：5
- 2007年
- 提出了一种基于GPU的流体动力学可视化方法。首先,分析了流体动力学的物理模型,用合理的数学表达式表述了该模型,并且给出了求解方法;其次,设计了在GPU上实现流体动力学模拟的算法,既模拟出逼真的运动效果又控制了算法的复杂度;最后的实验证明了该文算法在执行效率上较以往基于CPU的算法有很大的提高,并且模拟的结果逼真、可信。算法充分吸收了以往方法的优点,对流体动力学的可视化的细节采用了最优的物理模型及快速的数值解法,具有较强的稳健性和创新性。
- 杨冰蒋杰应龙吴玲达
- 关键词：计算流体力学
