陈丹雯
- 作品数：25 被引量：13H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学军事更多>>
- 基于OpenGL的时空信息可视化系统设计与实现被引量：2
- 2009年
- 针对同一文本信息数据源,将文本信息映射到时间和空间上的可视化界面上,实现了文本信息的时空可视化信息系统。结合MapX控件,以文本数据的时间信息和地理信息为文本标记,使用OpenGL图形库,根据所建立的可视化模型,得到了时间和空间的可视化信息系统。系统的可视化结果与原始数据相符,且图形化的可视化界面更易于人们理解。系统所设计的交互式功能便于从可视化模型中挖掘出事件所隐藏的信息,具有较好的启发性与实用价值。
- 邓莉琼吴玲达陈丹雯袁志民
- 关键词：可视化开放性图形库文本
- 基于概念的多媒体数据语义检索模型
- 2009年
- 基于概念的检索是多媒体数据语义检索的解决途径之一。对概念进行了语义扩展,提出了基于概念的多媒体数据语义检索模型,包括人机接口、知识获取、数据获取、概念检索以及语义获取等模块,并对各模块所涉及到的问题进行了分析和探讨。
- 谢毓湘栾悉道吴玲达谭洁陈丹雯
- 关键词：多媒体数据语义检索模型
- 一种基于区域潜在语义特征的自然场景图像分类方法
- 本发明公开了一种基于区域潜在语义特征的自然场景图像分类方法，目的是利用图像的区域潜在语义信息和该信息在空间的分布规律来进行自然场景图像分类。技术方案是先建立自然场景图像分类代表集；然后对自然场景图像分类代表集中的图像进行...
- 吴玲达谢毓湘曾璞杨征栾悉道文军陈丹雯
- 文献传递
- 新闻视频故事单元关联分析技术研究综述
- 2010年
- 新闻视频故事单元关联分析是将新闻视频分割所得的故事单元按照报道的新闻事件所进行的一种特殊聚类。故事单元是新闻视频各层次结构中包含有新闻事件完整语义的结构单元,是对新闻视频进行分析、检索、组织等应用的最佳层次。对新闻视频故事单元关联分析技术进行了综述;按照方法所利用的信息类型将现有方法分成三类:基于文本相似度的方法、基于多模态信息相似度的方法和基于关键帧视觉重复性的方法;讨论了每种方法的特点并对相关技术的发展趋势进行了探讨。
- 吴玲达文军陈丹雯袁志民
- 关键词：新闻视频故事单元
- 一种动画视频摘要技术的研究
- 动画视频摘要是目前热门的动画视频处理和检索技术的一个重要组成部分。针对动画视频与新闻视频、体育运动视频显著不同的特点,提出了一种适合动画视频的摘要技术。首先通过对动画视频的结构分析得到动画视频的可视特征与层次结构,然后分...
- 袁志民吴玲达谭洁陈丹雯
- 关键词：重要度粒度故事板
- 文献传递
- 虚拟新闻自动生成系统的设计与实现
- 战略决策模拟中,态势表现是实现模拟可视化的关键.传统单一的态势表现,已无法满足战略模拟态势表现的需要.为了提高战略模拟对抗的'沉浸感',提出虚拟新闻的概念.虚拟新闻自动生成系统结合新闻视频的特点和模拟对抗的需要,通过视频...
- 陈丹雯徐建军谢毓湘吴玲达
- 关键词：虚拟新闻自动生成系统
- 文献传递
- 基于改进词袋模型的相似关键帧匹配方法被引量：4
- 2011年
- 对相似关键帧匹配中存在的低效率及无法很好反映语义特征的问题进行了分析,提出了基于词袋模型的关键帧描述方法,并进一步考虑了视觉词汇表的生成、降维以及词项权重赋予等关键问题,最后利用词袋特征对相似关键帧进行匹配。实验结果表明,提出的基于改进词袋模型的相似关键帧匹配方法不仅能在一定程度上提高匹配准确率,并且能够较大幅度地提高相似关键帧匹配的速度。
- 陈丹雯张俊韩兵吴玲达
- 关键词：视觉词汇
- 面向语义属性查询的动画场景图像检索系统被引量：1
- 2011年
- 设计并实现了一个交互式检索动画场景图像的系统。通过从动画场景图像中自动提出三种语义属性信息(类别、时间以及复杂度),用户可以输入例如"一幅不复杂的傍晚的天空"作为查询来找到满意的检索结果。该系统是全自动的,并且是可扩展的。所有的语义属性特征计算在后台完成,从而保证系统的实时检索。此外,还设计了针对用户的几种不同交互式检索界面,极大地增强了检索的灵活性及正确性。
- 邓莉琼陈丹雯袁志民吴玲达
- 关键词：动画语义
- 新闻视频语义概念探测与语义检索关键技术研究
- 新闻视频由于其真实准确、内容丰富、信息量大等特点，成为人们获得信息的重要媒体类型。对于情报人员而言，新闻视频是一种公开的情报源，其时效快，且反映各国政治、经济、军事和外交政策，从而能够为情报人员提供丰富情报，为战略决策分...
- 陈丹雯
- 关键词：新闻视频上下文关系语义索引
- 文献传递
- Co-Concept-Boosting视频语义索引方法
- 2012年
- 语义概念探测是建立视频语义索引的根本方法,传统探测方法没有充分考虑语义概念间存在的复杂关系.本文充分利用概念间关系提出了co-concept-boosting方法,该方法分为三个层次:第一层是基于上下文关系的探测模型的构建,第二层是结合概念间关系的boosting处理,第三层是对boosting过程中产生的多个探测模型的融合.利用Trecvid2005数据的实验分析证明,该方法具有良好的性能以及稳定性.
- 陈丹雯袁志民邓莉琼吴玲达
