广东省自然科学基金(S2011010006113)
- 作品数：8 被引量：13H指数：3
- 相关作者：柳伟张基宏梁永生周莺陈旭更多>>
- 相关机构：深圳信息职业技术学院深圳大学深圳市海思半导体有限公司更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 视觉注意模型中权值估计与特征整合
- 2012年
- 针对视觉注意模型中不同特征在特征整合阶段的权值判定,提出了一种基于显著区域分布的权值估计方法。在Itti-Koch视觉注意计算模型的基础上,不同于平均权值的方法,通过计算各个特征图显著区域的分布、位置、个数,计算权值整合特征图。实验结果表明,该方法得到的显著图能更好地模拟人眼的观测结果。
- 李净净张基宏梁永生
- 关键词：视觉注意模型
- 结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制
- 2014年
- 为解决异构网络因采用主动队列管理进行拥塞控制,无法区分视频流中不同结构和内容的数据包,难以提高视频播出质量的问题,提出一种结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制.该机制基于视觉运动特性的视频数据包重要性标记方法,根据当前队列长度及丢包率与队列长度的非线性关系,改进已有的自适应随机早期检测.当网络发生拥塞时,能根据网络状况和数据包的重要性调整丢包策略.以视频质量分析仪PQA600的注意力加权峰值信噪比、差异平均主观评分和注意加权差异平均主观评分作为评价指标.NS-2仿真实验结果表明,该方法能降低丢包率,提高网络吞吐量,改善视频播出质量.
- 周莺张基宏梁永生柳伟
- 关键词：拥塞控制主动队列管理率失真运动特性队列长度
- 结合视频运动特性的数据包调度策略研究
- 2014年
- 为了提高传输效率和视频播出质量,提出一种结合视频运动特性数据包调度策略。在率失真模型和人眼视觉感知模型的基础上,将人眼对不同视频内容运动变化的敏感度作为数据包重要性的分析依据之一,在带宽和时延约束条件下,使接收视频质量最优。NS2仿真结果表明,该调度策略能够提高视频播出质量,对于运动变化剧烈的复杂视频同样效果明显。
- 周莺张基宏梁永生
- 关键词：率失真模型NS2
- 基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法被引量：3
- 2015年
- 为了更准确有效地提取人眼观察视频的显著性区域,提出一种基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法。该方法首先通过分析视频每帧的频域对数谱得到空域显著图,利用全局运动估计和块匹配得到时域显著图,再结合人眼观察视频时的视觉特性,根据对不同运动特性视频的主观感知,动态融合时空显著图。实验分析从主客观两个方面衡量。视觉观测和量化指标均表明,与其他经典方法相比,所提方法提取的显著性区域能够更准确地反映人眼的视觉注视区域。
- 周莺张基宏梁永生柳伟
- 关键词：显著性区域视觉注意模型运动特性
- 基于视觉显著计算的图像语义检索方法被引量：1
- 2016年
- 网络标签已经开始广泛地用于图像内容的标注和分享,由于图像本身的差异和人们对图像的不同理解,对图像语义检索提出了新的挑战。该文首先引入视觉显著模型,突出图像的显著信息;然后提取视觉显著特征,建立图像内容的相似关系;最后基于随机漫步模型平衡图像内容及网络标签间的关系。实验表明该文提出的方法能够有效地实现图像的语义理解并用于图像检索。
- 柳伟陈旭梁永生
- 关键词：随机漫步标签
- 基于内容感知的可分级视频码流排序方法被引量：8
- 2013年
- 为了提高传输效率,改善视频播出质量,提出一种基于内容感知的可分级视频码流排序方法。根据人眼对运动变化场景的主观感受,自适应加权前、背景运动矢量,建立描述视频动态特性的模型,结合视频编码结构和率失真模型,对帧级别的数据包重要性进行标记并按照优先级进行排序。实验结果表明,该方法能准确描述视频动态性,有效提高视频播出质量,尤其对于运动场景复杂的视频,该方法能明显改善人眼主观感受。
- 周莺柳伟张基宏
- 关键词：内容感知运动矢量
- 基于视觉注意的视频可伸缩ROI算法被引量：3
- 2013年
- 如何合理进行码率分配达到充分利用码率资源目的,提高视频的主观视觉质量一直是视频编码领域研究的关键问题。本研究首先提出一种基于人眼视觉注意检测模型,该模型的核心思想是针对人眼不同时间段内进行眼动策略分析;然后结合显著计算得到图像注视区域结果得到SVC增强层码率分配算法。实验测试结果表明本研究提出的算法与现有其他算法相比具有更为有效的模拟人眼视觉注意的特性,在有限网络带宽条件下使得人眼视觉效果得到显著提升。
- 陈旭张基宏柳伟梁永生
- 关键词：HSVC视觉注意眼动
- 基于网络语义标注的图像内容分析与理解
- 2012年
- 随着网络的迅速发展和应用,网络语义标签已经开始广泛地用于图像内容的标注和分享。由于图像本身及不同主体对图像的不同理解会造成图像分析理解的差异,因此如何充分利用网络标签对图像进行准确分析理解成为本文主要研究内容。图像特征包含了图像本身的大量内容信息,为了能够建立图像内容信息与网络标签之间的关系,本文主要工作包括:1,建立低层特征与图像间相似性关系;2,建立基于随机漫步模型平衡图像内容及网络标签间的关系以达到准确对图像内容分析和理解效果。实验结果表明本文所提出方法的有效性和可行性。
- 柳伟陈旭
- 关键词：随机漫步标签
