摘要：为了将伴生音频数据的情感语义用于引导视频精彩片段的提取,提出一种音频感知驱动下的视频精彩片段提取方法.为提取伴生音频数据的情感语义,使用一个基于分层二叉树支持向量机的音频分类器提取中层音频类型,并集成了一个情感映射模型以感知高层情感语义;然后利用该前置音频情感感知模型实现伴生音频情感语义的波动分析,并进一步以精彩片段起止定位策略和音视频同步修订为辅助手段,实现视频精彩片段的定位.文中方法以音频数据情感语义波动序列为核心枢纽,以两阶段音频情感感知模型为前导分析,构建了一个完整的音频情感驱动下视频精彩片段提取架构.实验结果表明,在保证一定查准率的情况下,音频情感驱动下的视频精彩片段提取具有较好的通用性,较高的查全率以及完整度.

摘要：为解决由于采用延后的关联算法而造成目标错误匹配和子序列漏匹配的问题,提出一种使用鉴别性特征学习模型实现跨摄像头下行人即时对齐的方法.首先基于孪生网络模型整合行人分类和行人身份鉴别模型,仅通过目标行人的单帧信息就可习得具有良好鉴别性的行人外观特征,完成行人相似性值计算;其次提出跨摄像头行人即时对齐模型,根据行人外观、时序和空间3个方面的关联适配度实时建立最小费用流图并求解.实验结果表明,在行人重识别数据集Market-1501和CUHK03上,行人分类和身份鉴别模型的融合能显著提升特征提取的有效性且泛化能力良好,性能全面优于Gate-SCNN与S-LSTM方法;进一步地,在非重叠区域的跨摄像头行人跟踪的基准数据集NLPR_MCT上,该方法的行人即时关联精度比2014年ECCV跨摄像头行人跟踪冠军的延后关联算法高出了3.3%,仅次于当前最高精度算法6.6%,应用于跨摄像头跟踪时,跟踪精度亦超过当前的大部分算法.

摘要：为解决一致性和响应性两大需求在协同虚拟环境并发行为空间上的严重冲突,将响应性细分为系统响应性和个体响应性,给出了并发控制通用设计准则,以保证一致性为前提,力求实现最优系统响应性并改善个体响应性这一并发控制设计目标.由此,提出了一种新的基于角色的协同虚拟环境并发控制投机策略及其失败恢复机制,并给出了具体实现.通过令牌机制和投机策略的有效结合,该机制可以在一致性和响应性之间寻求均衡;而角色机制可以进一步优化系统性能.

摘要：针对基于物理模型的去雾方法大多采用统计或假设等先验信息获取模型参数精度较低的问题,提出一种非假设的雾天退化模型参数估计方法.为了尽可能准确地获取大气光值和透射率值,首先采用四叉树算法求解大气光值;随后利用预训练的卷积神经网络获取粗略透射率图,并使用引导滤波算法优化透射率图;最后通过大气散射模型逆向求解获取复原图像.实验结果表明,文中方法在去雾各项性能指标上表现均衡,不仅提高了雾天图像的清晰度和亮度,而且可以有效地避免"晕轮效应".算法时间性能实验表明,文中算法CPU效率比其他去雾算法提高40%+,应用CUDA并行设计将耗时的引导滤波算法并行化后效率有显著提升,处理分辨率大小为640×480(单位为像素)雾天图像仅需0.048 9 s,可直接迁移应用于视频去雾处理,满足视频处理的实时性要求.

摘要：针对深度学习的显著性区域检测方法大多存在的显著性图边界信息丢失、轮廓模糊等问题,提出将全局嵌套边缘检测(HED)模型迁移至显著性区域检测任务以增强边界检测,在其基础网络结构之上融入去卷积模块与跳跃嵌套结构,构建了面向显著性区域检测的HED-DSN模型.首先利用去卷积模块以乘积的方式结合底层与高层信息,然后利用跳跃嵌套结构以通道连接的方式将不同层次的特征进行融合,最后用全连接条件随机场对预测得到的显著性图进行优化.在MSRA-B, ECSSD, HKU-IS, SOD和DUT-OMRON共5个数据集上进行实验及模型评价,结果表明,HED-DSN模型在各数据集上均表现良好,不仅能准确地定位出显著性区域,且检测出的区域完整、边界清晰;在客观指标上,该模型的总体性能优于目前最好的DSS模型,且在SOD数据集上提高了近0.7%.

摘要：并发操作控制机制是协同设计中的重要问题 ,其实质是解决操作冲突并提供无冲突操作 ;而一致性、响应性和并发性是其中三个重要但互斥的需求 因此 ,并发操作控制机制的焦点是在保证一致性前提下 ,以最小响应时间和最大并发程度 ,解决操作冲突 文中提出了并发操作控制机制的重要设计准则 ,并进一步提出一种以实体为中心的并发控制机制及其形式化定义和总体实现 该机制以冲突消除取代冲突避免 ,通过本地操作、服务器端操作确认和复制同步三个步骤 ,实现松散WYSIWIS原则 ;其中本地操作改善响应性 ;服务器端操作确认最大化并发性 ;

摘要：为了有效聚类动态数据,妥善处理已存在的类簇与新增数据的关系,高效利用计算资源,提高聚类的效率,扩散涌现的增量聚类算法被提出。该算法在扩散涌现聚类算法的基础上,利用近邻传播算法完善了算法的分裂机制,实现了新旧数据的有效聚合。实验结果表明,该算法有效实现了动态数据的聚类,提高了聚合动态数据的效率和资源的利用率。

摘要：目的针对目前低照度图像增强算法存在噪声敏感、易饱和等现象,提出了一种基于雾天退化模型的低照度图像间接增强算法。方法首先将低照度图像反转成为拟雾图;拟雾图与真实雾天图像有所不同,一是通常具有大面积明亮区域,二是大气光值较高。对于大面积明亮区域,暗原色先验理论并不适用,不容易精确估计相应透射率,因此,提出利用卷积神经网络求解透射率的方法;又针对全局大气光值易出现饱和现象,提出使用局部大气光值代替全局大气光值,从而得到大气光图;之后,利用导向滤波对透射率图和大气光图进行修正;最后基于大气散射模型还原出无雾图像,再次反转无雾图像得到低照度图像的增强结果。结果设计了3组实验,第1组实验为各算法的主观对照,第2组实验从客观指标上对各算法进行比较分析,第3组为实验透射率与大气光值的组合对照实验。结果表明,无论是与Retinex和MSRCR(multi-scale retinex with color restoration)为代表的直接增强算法比较,还是与基于He算法的间接增强等算法相比,本文算法在平均梯度、信息熵、峰值信噪比上均表现良好,且本文算法峰值信噪比平均比次优结果高了2.6 d B,相对应的方差较小,可以有效提高视觉效果,不仅有效提升了低照度图像的亮度,又避免了明显的颜色失真、曝光过度等现象。结论通过定性及定量的实验结果表明,本文算法不仅提高了视觉效果,且场景适应能力较强,能很好地增强室内和室外的低照度图像,且本文算法运行时间中等,若结合cuda技术,还可用于监控视频的实时增强。

摘要：目的了解青少年学生通过网络搜寻健康信息的类别和相关影响因素,为进一步设计有针对性的健康教育方案提供依据。方法随机整群抽取上海市2577名高中学生进行问卷调查,了解中学生的上网行为和健康危险行为(吸烟、饮酒、不健康体重控制行为和两性亲密行为)。结果被调查对象上网较为普遍,平均每周上网时间为18.66h,1/3以上对象的每周上网时间超过20h;吸烟、饮酒和两性亲密接触的自我报告率分别为10.7%,21.6%和40.1%。通过网络搜寻健康信息的内容和频度与性别、上网时间长短、母亲受教育程度、平均每月零花钱和自觉学习成绩相关。具有健康危险行为的青少年比没有危险行为的青少年更多地利用网络搜寻相关行为信息。结论青少年网络信息寻求行为受多种因素的综合影响,应当给予关注和理解。有必要探索利用网络等新兴通信技术手段作为健康教育的重要方式。

摘要：高级语言程序设计是计算机专业的核心基础课,语言课程包含的知识点多,前后内容间的联系较紧密,初学者在学习过程中遇到困难后很容易放弃。针对这个问题,结合CDIO工程教育理念,文章以C语言的课程教学导入为实例,探讨实践兴趣导向的课程导入模式,以激发学生的兴趣并改变学生被动学习的局面,提高教学效果。