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为了将视频分割成镜头,目前的方法都是提取某些特征然后构造不同的相异性函数。然而,太多的特征就会降低镜头分割算法的效率。因此,有必要对每一个镜头检测决策进行特征约简。基于此,提出了基于粗糙集和模糊聚类的分类方法并得到了相应的决策规则。针对新闻场景的特殊性,将镜头分割成突变过渡、渐变过渡以及无场景变化3类。用超过2个小时的新闻视频所做的实验获得了96.5%的查全率和97.9%的准确率。 相似文献
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基于扩展的带标识的Petri网的加权模糊推理 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更加高效计算,并且更加便利地进行加权模糊推理来获得更多的有关加权模糊产生式规则的信息,提出一种某些库所中带有标识的模糊Petri网模型来进行加权模糊推理(WFR).用来标记模糊Petrl网运行的托肯值已经从[0,1]上的实数扩展到了模糊集合.提到的加权模糊推理(WFR)包括了局部权值,确定性因子和阈值等几种知识表示参数,参数用模糊数表示,通过提出的计算模糊推理结果的方法,可以更加高效地计算出最终的推理结果. 相似文献
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基于BP网络的模糊Petri网的学习能力 总被引:46,自引:0,他引:46
模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的良好建模工具,但自学习能力差是模糊系统本身的一个缺点.该文提出了适合模糊Petri网模型自学习的模糊推理算法和学习算法.在模糊推理算法中,通过对没有回路的FPN模型结构进行层次式划分以及建立变迁点燃和模糊推理的近似连续函数,从而把神经网络中的BP网络算法自然地引入到FPN模型中.在FPN模型上,用误差反传算法计算一阶梯度的方法对模糊产生式规则中的参数进行学习和训练.经过学习和训练的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能.FPN模型经过训练得到的参数是有特定含义的,可以通过对这些参数的合法性分析,使得模糊产生式规则系统更加有效,也对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义. 相似文献
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基于模糊Petri网的并行推理算法的矩阵维数越大,其算法的时间复杂度也就越高。针对反向搜索压缩模糊Petri网模型的相关理论和并行推理算法的特点,结合矩阵命令提出一种实现双向推理的矩阵运算机制,以及其对应的基于模糊Petri网的双向并行推理算法。在使用一般模糊推理算法的过程中,推理矩阵为(11×8)维的模糊Petri网模型,而使用改进算法进行双向推理时所涉及的推理矩阵阶数仅为(7×6)。实验结果表明,与一般的模糊推理算法和反向搜索算法相比,该算法能够提高整个推理过程的并行度,降低算法的时间复杂度,从而提高推理效率。 相似文献
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根据HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文提出了一种基于色彩和形状融合的方法计算帧间不连续值、形状特征选取梯度方向角,在计算出帧间不连续值以后,采用Kohonen自组织网络对不连续值进行聚类得到镜头边界。实验结果表明该方法能弥补采用单一的色彩或形状信息所造成的漏检或错检,并且Kohonen网络能取得与滑动窗高斯模型方法相差无几的性能表现,却克服了检测性能对于参数的敏感性。 相似文献
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为快速稳健地检测镜头边界,提出基于互信息量的镜头边界检测算法。采用基于HSV空间不均匀分块直方图求取的帧间互信息量作为视频帧间差异度量,结合相应的阈值策略与时域窗策略,实现对镜头的切变,以及常见渐变与计算机特效技术制作的镜头变换检测。对包括广告、综艺节目、新闻等多类视频数据进行实验,结果证明,该算法对切变检测的综合效果比经典基于直方图的双阈值法平均提高11.9%,渐变检测的综合效果平均提高7.6%,能有效减弱摄像机运动与光照变化对镜头检测的影响,对不同类型视频镜头检测效果稳定,具有较高的查全率与查准率。 相似文献
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基于模糊神经Petri网的故障诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统的有力建模工具,但其缺乏较强的学习能力.本文以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,定义了模糊Petri网模型,在此基础上引入人工神经网络技术,给出了人工神经网络的模糊Petri网表示方法,并针对工程机械故障诊断异步、离散等特点,提出并建立了故障诊断的模糊神经Petri网模型及其改进模型.基于模糊神经Petri网的故障诊断系统结合了Petri网和人工神经网络的优点,经过自学习后同时具有很强的推理能力和自适应能力. 相似文献
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镜头边界检测是许多多媒体应用的一个重要步骤,而现有的镜头边界检测方法大都是首先提取视频帧低层视觉特征,然后构造相异性测度函数,但由于这些方法对低层特征变化、对象运动、摄像机运动和视频质量较敏感,为克服此问题,提出了一种基于图像分割和对象跟踪的镜头边界检测方法。该方法首先采用分区直方图对镜头进行预检,然后利用基于小波分析的无监督图像分割和对象跟踪技术,通过构造相异性测度函数来对镜头边界进行确认。由于分区直方图方法作为第1过滤器,可有效地减少图像分割和对象跟踪的视频帧数目,从而提高了整个算法的效率,而基于小波变换的无监督图像分割和对象跟踪,则对以上问题具有较好的鲁棒性。在3个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中,获得了972%查准率和964%的查全率。 相似文献
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基于模糊Petri网的汽车故障诊断仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将Petri网和模糊推理相结合,建立故障诊断的模糊Petri网模型。其中,用FPN表示模糊产生规则,用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因及其可信度。以汽车故障诊断为例,建立了基于模糊Petri网的诊断模型。通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性。 相似文献
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本文针对模糊推理中常存在推理结果意义不明确的问题,提出应用带标识的模糊Petri网(MFPNs)进行模糊推理。推理的过程中考虑模糊产生式规则的权值、阈值、确定性因子等几种知识表示参数以获得更多信息。给出基于相似性测度的模糊推理算法,通过计算带标识的模糊Petri网的最终输出库所中的托肯值可以得到最终的模糊推理结果。通过实例可以验证这样得到的推理结果意义更明确,计算过程更加高效。 相似文献
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视频镜头的边界检测是视频分析与检索的最基本环节之一。通常进行镜头边界检测时,需要设定阚值来判断特征差异是否足够引起镜头边界出现,但阅值的选取往往因视频内容不同而需重新设定。针对这一问题,本文提出了基于颜色特征进行的镜头边界检测方法。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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镜头边界检测是智能视频检索的一个重要环节。现有的检测方法主要是在像素域进行处理,切变检测精度不高,计算复杂度过大。针对这些问题,文中利用解析HEVC码流得到的编码信息,提出了一种基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法。首先统计每帧编码信息中各类预测模式的PU个数,并根据CU深度对运动矢量进行幅值滤波;然后采用PU预测模式、运动矢量和帧比特数对切变候选帧进行两级筛选,再对其进行自适应阈值的镜头切变检测;接着根据切变帧对视频序列进行分段,并在时域上对帧比特数进行平滑滤波;最后使用PU预测模式和经滤波平滑后的帧比特数对分段视频进行镜头渐变检测。实验结果表明,该方法具有良好的镜头边界检测效果,并具有较低的计算复杂度。 相似文献
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基于流形特征的镜头边界检测后处理算法 总被引:1,自引:0,他引:1
镜头是视频分析和检索的基础,为了有效检测镜头边界,并对镜头边界进行分类,提出一种新的镜头边界描述子:镜头边界流形.视频流可以看做一个高雏空间,镜头边界流形是隐含在该空间中的局部结构,它能够有效区分镜头边界和非镜头边界,以及区分不同类型的镜头边界.采用这种特征,提出一种后处理算法,一方面去除预检测镜头边界的虚警,另一方面将真正的镜头边界分类.实验结果证实了镜头边界流行的有效性以及后处理算法的优异性能. 相似文献
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如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立意义重要,一直是尚未解决的难题。该文把遗传算法与BP算法相结合,引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出了一种基于二阶段的FPN模型的参数优化策略,该策略实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例表明,经二阶段优化后训练出的参数正确率很高,且所得的FPN模型具有较强的泛化能力和自适应功能。 相似文献
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《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part A, Systems and humans : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society》2006,36(6):1220-1227
This correspondence presents a high-level fuzzy Petri net (HLFPN) model to represent the fuzzy production rules of a knowledge-based system, where a fuzzy production rule is the one that describes the fuzzy relation between the antecedent and the consequent. The HLFPN can be used to model fuzzy IF-THEN rules and IF-THEN-ELSE rules, where the fuzzy truth values of the propositions are restricted to [0, 1]. Based on the HLFPN model, an efficient algorithm is proposed to automatically reason about imprecise and fuzzy information. In this correspondence, a novel model to represent fuzzy knowledge is developed. When compared with other related models, the HLFPN model preserves several significant advantages. Finally, main results are presented in the form of eight properties and are supported by a comparison with other existing algorithms 相似文献