改进的多分辨率形状匹配算法研究

形状匹配算法虽然在基于内容的视频检索中应用广泛，但由于视频数据量非常大，匹配非常耗时，因此形状匹配算法通常会成为实时视频检索的瓶颈，为了快速准确地进行形状匹配和检索，提出了一种改进的多分辨率Hausdorff距离变换算法，该算法是通过对后向匹配算法进行优化来使匹配速度大大加速，可用干进行实时车型比较和识别。实验结果表明，该改进算法在车型识别上具有速度快和准确性高的优点，尤其在模板图像比较大的情况下，此改进算法优势明显。     

基于EM聚类的H.264压缩域视频对象实时分割算法

从压缩域直接分割视频对象比传统的像素域分割具有快速高效的特点,目前已有不少从MPEG域分割的方法,但从H.264压缩域分割的甚少。为此提出一种基于H.264域的实时分割运动对象方法,该算法先对当前视频帧进行全局运动估计和补偿,然后对4×4的运动矢量场进行分类处理,最后对非零运动矢量使用改进的EM聚类分割算法。本文算法对多个视频序列进行了实验,结果表明,该算法针对静止背景和运动背景的视频序列都能达到较精确的实时分割。     

安卓智能终端自动化测试技术综述

随着新一代移动通信技术和芯片的发展，智能移动终端用户规模不断增加。为了快速抢占市场，开发商缩短了智能终端的开发周期，这对应用系统的可靠性、稳定性等提出了更高的要求，而自动化测试技术是保障这些智能终端高可靠、强稳定运行的重要手段。结合目前主流智能终端的架构特点和组件特征，分别探讨了安卓系统的黑盒测试技术和白盒测试技术。在黑盒测试方面，比较分析了最新的用户界面测试和模糊测试技术以及工具使用情况，评价了它们在保证应用系统可靠性和稳定性方面的效果。在白盒测试方面，总结了自动生成测试用例技术、动静态的污点分析技术、第三方库检测技术和权限检测技术。随着人工智能大模型等新兴技术不断涌现，越来越多的智能终端设备开始搭载各种深度学习模型，这些模型的不透明性使得内部决策过程难以解释和理解，从而黑盒测试在评估模型可靠性和稳定性过程中越发重要。自动化测试正在面临从传统规则基础下的测试向更加智能的机器学习驱动的测试转变。未来将人工智能大模型等新兴技术引入到现有的智能终端测试实践中，成为解决这一问题的必然趋势。