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深圳市科技计划项目(JC201105190829A)

作品数:5 被引量:3H指数:1
相关作者:任仙怡唐飞蔡铁邓凯文龙志军更多>>
相关机构:深圳信息职业技术学院深圳大学中兴通讯股份有限公司更多>>
发文基金:广东省自然科学基金深圳市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 2篇多视点
  • 2篇多视点视频
  • 2篇多视点视频编...
  • 2篇视频
  • 2篇视频编码
  • 1篇电视
  • 1篇信号
  • 1篇信号变化
  • 1篇信号处理
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇语音
  • 1篇语音活动检测
  • 1篇语音识别
  • 1篇语音信号
  • 1篇语音信号处理
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇双波段
  • 1篇图像
  • 1篇图像配准

机构

  • 5篇深圳信息职业...
  • 2篇深圳大学
  • 1篇华南师范大学
  • 1篇河南农业大学
  • 1篇中兴通讯股份...

作者

  • 3篇任仙怡
  • 2篇蔡铁
  • 2篇唐飞
  • 2篇邓凯文
  • 1篇陈宝钢
  • 1篇胡涛
  • 1篇龙志军
  • 1篇柳伟
  • 1篇陆芸婷
  • 1篇张基宏
  • 1篇梁永生
  • 1篇刘寿强

传媒

  • 2篇电视技术
  • 2篇深圳信息职业...
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2015
  • 4篇2014
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
一种共轴的电视红外双光成像系统
2014年
本文针对异源图像融合中存在的图像配准难题,以红外与可见光为研究对象,研究提出一种共轴的电视红外双光成像系统。此系统首先利用可见光和长波红外探测技术,摄取景物不同波段的辐射或反射光能,采用透射+二次反射成像的光学原理,辅以精密光学装校实现双波段对同一场景成像,来满足图像视场的匹配,然后设计基于GenICam和Directshow通用采集架构的图像采集系统,并采用VC++6.0编程实现了不同图像采集设备的通用控制。实验结果表明,利用此成像系统可获取"配准的"可见光和红外图像,有效解决了红外与可见光图像融合中的图像配准难题。
胡涛任仙怡张基宏
关键词:图像配准DIRECTSHOW
一种基于结构相似度的多视点码率分配方法
2014年
多视点视频编码是当前视频编码领域的研究热点之一。在有限的网络带宽下,合理的码率分配可以提高视频主观视觉质量。本文提出一种基于结构相似度的码率分配方法,首先对视频帧提取基于结构相似度的显著图,然后结合显著图对重要宏块和非重要宏块分配不同的QP值,以达到码率分配的目的。实验结果表明,本文方法在有限的带宽下能有效的提高多视点视频的视觉主观质量。
邓凯文任仙怡梁永生
关键词:多视点视频编码结构相似度码率分配
采用子带长时信号变化特征的VAD检测被引量:2
2014年
为提高语音活动检测(VAD)在低信噪比下的准确率,提出了一种基于子带长时信号变化特征的VAD算法。将语音信号转换到频域,并分解为几个不重复的子频带,对这些子带信号分别提取长时信号变化特征,然后采用GMM在线建立语音和非语音模型,以模型的似然比进行VAD判决。实验结果表明,算法在较低的信噪比下能够显著地提高语音活动检测的准确率,且在多种噪声环境和信噪比条件下具有较好的稳健性。应用于语音识别系统的实验表明,该算法能有效提高噪声环境下的语音识别率。
蔡铁唐飞龙志军
关键词:语音信号处理语音活动检测子带语音识别
一种新的多视点视频编码预测结构
2015年
多视点视频编码的参考预测结构虽然具有高效的压缩效率,但是随机访问性能较差。在综合考虑了编码效率和随机访问等因素的基础上,提出了一种改进的多视点视频预测结构编码方法。首先,分析视点与视点间的相关性来调整I视点的位置,然后在此基础上有效地增加B视点的数目,以获得较好的综合性能。实验结果表明,该方法与传统的参考预测结构编码方法相比,提高了编码效率,并且具有较好的随机访问性能。
邓凯文任仙怡柳伟梁永生
关键词:多视点视频编码
改进蚁群算法MMAS在分类规则挖掘中的研究被引量:1
2014年
为深入研究和评估蚁群算法在分类规则挖掘应用中具有的特点和作用,针对目前基本蚁群算法在数据挖掘方面所存在的不足,引入了改进的蚁群算法模型最大最小蚂蚁系统(MMAS)。并根据分类算法比较原则,通过实验分析对分类规则挖掘算法进行比较。根据使用不同数据集实验结果的对比分析,从仿真的精确度、速度等方面展示和证实了基于改进的蚁群算法模型MMAS的数据分类规则挖掘工具AntMiner+在分类规则挖掘中体现出的特点和优势。
陈宝钢唐飞蔡铁陆芸婷刘寿强
关键词:数据挖掘蚁群算法最大最小蚂蚁系统
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