摘要：针对图像视觉特征、中间层语义和高层情感语义之间的语义鸿沟,以色彩为代表,提出了图像情感语义查询的框架.在该框架下,利用图像色彩分割结果,通过定义描述色彩语义的自然语言词汇,设计了基于模糊隶属函数的图像色彩语义描述方法,并在此基础上定义了一种查询语言,将人类对图像内容理解的经验与图像色彩语义描述联系起来,实现了图像高层情感语义的查询.实验结果表明,该方法为图像语义研究提供了一种可行的、有效的、可扩展的解决方案.

摘要：可计算图像美学的研究目的是希望计算机能够模拟人类的视觉系统与审美思维,对图像进行美学价值的判断.以摄影图像为研究对象,首先通过显著区域检测将图像划分为整体区域和关键区域,提取有效的低层视觉特征、高层美学特征和区域特征;然后以人对图像的主观美感评分为基础,采用机器学习的方法建立图像美感等级分类器和美学分数评估模型,实现了高、低美感图像的自动分类,并能对图像的美学分数进行自动评估.在美学图像数据库上的实验测试结果显示,高、低美感分类模型的平均分类准确率为75.37%;美学分数自动评估模型的结果与人的主观审美评分之间的相关性为0.790,均方根误差为0.244;该结果符合人类对图像的审美感知.同时,通过与其他算法进行对比实验,结果表明文中算法更为有效.

摘要：可计算图像美学研究目的是希望计算机能够模拟人类的视觉系统与审美思维对图像进行美学价值的判断。其研究成果可以应用到融合主观感知的基于语义的图像检索、图像美学质量评估、图像的美学修正、摄影的美学预测、艺术作品风格分析、人机交互等方面。该研究涉及美学、艺术、认知科学、计算机科学、心理学等多个学科,属于多学科交叉的创新性前沿研究课题,具有重要的理论研究价值和应用前景。总结国际上最新研究成果,对该研究的常用方法和存在问题进行了系统的分析及综述,给出了可计算图像美学分析研究的一般框架,对图像的审美度量、美学视觉特征提取和美学推导等关键技术,以及图像美学的应用与发展前景等进行了详细讨论,并且针对当前研究存在的问题提出关键的解决方案。

摘要：人对图像的感知和理解是主观性的。图像的情感语义研究的目的是希望计算机能够描述和表达人观察图像所引起的情感反应,使用带有主观感情色彩的语义表述图像,其结果可用于图像的情感评估、图像检索、美术和广告设计等方面,是一个崭新的且有很大挑战性前沿课题。本文从图像情感语义提取的结构框架出发,对图像的情感语义研究进展进行评述,包括了情感语义提取过程中的关键技术:图像特征提取、情感空间的选取与建立、建立图像特征到情感空间的映射等方面,并对国内外的研究现状进行跟踪研究。

摘要：分析了基于小波的速率平滑(WTS)算法,研究了WTS算法在实际流媒体系统应用中的问题,并解决了两个实际应用中存在的问题:如何实现动态控制客户端的缓存大小,使其针对不同视频源动态决定使用不同大小的缓存,实现客户端的动态缓存设计;解决视频传输工程中涉及到的音视频同步性问题。