网络多层语义深度挖掘及流媒体缓存策略研究

对网络音视频数据进行多层次语义的深度挖掘,统计分析用户行为,建立一个流行度预测模型,在此基础上提出智能化的代理缓存替换策略.初步模拟实验表明该策略能提高缓存字节命中率,减短客户端的请求延迟时间.     

一种尺度自适应的粒子滤波跟踪算法

针对复杂背景下目标发生旋转、遮挡、尺度变化和摄像机运动时不能实时跟踪到目标的问题,将最佳核窗宽方法和信息量度量方法相结合,用于粒子滤波框架中.各个粒子通过均值偏移来搜索峰值,同时加入了相应的遮挡策略.实验结果表明,该算法在目标发生旋转、遮挡后仍能很好地跟踪到目标.同时跟踪窗能随目标尺度的大小变化作相应调整,大大提高了算法的实时性和稳健性.     

一种改进的运动目标检测算法

针对目标检测过程中的背景变化、光照变化、阴影对检测的影响,提出了一种改进的运动目标检测算法。首先利用改进的统计方法建立了目标的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将检测出的目标采用融合HSV颜色信息和纹理特征的混合高斯阴影模型方法来去除阴影。实验结果证明,该算法在场景中有目标运动的情况下。能够准确地建立背景模型,并能去除阴影影响,提高系统的检测准确性。     

融合结构信息的粒子滤波均值偏移跟踪算法

粒子的退化现象是粒子滤波算法中不容忽视的问题,在算法实现过程中需要考虑如何权衡粒子数和实时跟踪.提出一种结合粒子滤波和均值偏移2种算法的改进跟踪算法,只需要4个采样粒子,4个粒子通过均值偏移的方法收敛到局部最大值位置点,通过粒子加权的方式得到目标最终的位置.与传统的粒子滤波算法相比,该算法的计算复杂度大大降低,同时融合了结构信息这一特征,弥补了颜色信息的不足.由于文中算法的粒子总是能收敛到局部的极值,几乎不会出现退化现象,故无需进行重采样和粒子权值的更新.实验结果表明,该算法能在复杂背景下实现对目标的稳健跟踪,满足跟踪的实时性要求.     

结合颜色和结构信息的粒子滤波跟踪算法

单纯依靠颜色信息往往使得目标跟踪不稳定.为了在复杂背景和光照变化等干扰情况下,能够准确地跟踪到感兴趣的目标,本文提出了将颜色和结构信息相结合的方法.该方法在基于颜色直方图的粒子滤波跟踪框架中,利用目标的灰度图像建立结构模型,通过结构相似性质量因子衡量目标在两帧图像之间的相似性.实验表明,该算法在使用相同粒子数目的情况下较传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法鲁棒性更高,可以用于特定场合可疑目标的跟踪.