提出了一种空-时快速鲁棒特征(SURF)描述子,并且结合视频词汇概念,应用于人行为识别.这种新的描述子在行为识别应用中能很好地体现视频的时空本质,通过词袋(Bag of Words)模型来表征视频,且在表征过程使用了非硬性权重.实验以瑞典皇家...
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提出了一种空-时快速鲁棒特征(SURF)描述子,并且结合视频词汇概念,应用于人行为识别.这种新的描述子在行为识别应用中能很好地体现视频的时空本质,通过词袋(Bag of Words)模型来表征视频,且在表征过程使用了非硬性权重.实验以瑞典皇家理工学院的行为识别数据集作为测试对象,使用了相关领域传统的分类策略,同时引入了包含二次判断的投票系统.实验结果证明,结合特征描述子和视频词汇的行为识别框架在速度和准确率上均优于已有的一些方法,同时该分类策略在某些行为类型上优于传统的分类方法,能有效地应用于行为识别领域.
利用拥塞环境下网络业务流的混沌特性,提出了一种基于加权一阶局域法的公共拥塞检测方法.采用混沌信号处理方法对延时采样序列进行分析,能够迅速地判断出2个流是否通过了同一段拥塞链路.仿真结果表明,在长TCP(Transmission Control Prot...
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利用拥塞环境下网络业务流的混沌特性,提出了一种基于加权一阶局域法的公共拥塞检测方法.采用混沌信号处理方法对延时采样序列进行分析,能够迅速地判断出2个流是否通过了同一段拥塞链路.仿真结果表明,在长TCP(Transmission Control Protocol)流,短TCP流,UDP(Us-er Datagram Protocol)流3种网络环境下,该方法具有比相关方法更好的性能,对于开发协同拥塞控制算法以及智能重叠网络的构建都有良好的应用前景.
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