无链表图像感兴趣区域编码算法

针对基于链表实现的感兴趣区域编码算法占用存储资源较多的问题,提出了一种无链表的编码算法.在SPIHT(等级树集合分裂)编码过程中,采用标志位图表示系数和集合的重要件信息;优先编码感兴趣区域,利用队列缓存非感兴趣区域系数和集合信息;编码非感兴趣区域时,从队列中恢复编码所需的重要件信息.编码过程不需要提升感兴趣区域小波系数,能实现感兴趣区域重建质量的精确控制.仿真实验表明,该算法优于提升小波系数的感兴趣区域编码算法;当编码码率为1 bpp(比特/像素)时,其存储需求仅为链表实现的感兴趣区域分离编码算法的1/10.     

Region of interest based selective encryption scheme for privacy protection in H.264 video

A selective encryption scheme for region of interest （ROI） of H.264 video is proposed to protect the personal privacy in a video. The most important part of video can be protected with less cost and operation by only encrypting the content of ROIs. Human face regions are selected as ROI and detected by using Gaussian skin color model. Independent ROI encoding is realized with the mechanism of flexible macro-block ordering （FMO）. Frames are divided into grid-like slice-groups which can be combined flexibly to form a required ROI. Both luminance component and chrominance component of the macro-blocks in ROI are modified to achieve good encryption quality and location accuracy. In the process of decryption, the encrypted area is located automatically. There is no need to transmit additional position information of ROIs to the end of decryption. The encrypted video is decrypted correctly with the secret key. JM18.4 software is employed to perform the simulation experiment. Experimental results show the accuracy and effectiveness of our scheme to encrypt and decrypt the ROIs in H.264 video.     

H.264/AVC快速帧间编码算法

基于率失真优化的H.264/AVC帧间宏块编码模式,需要对10种模式进行率失真优化计算才能得到一个宏块的最优编码模式,这种宏块的最优编码模式是以巨大计算复杂度为代价的.为了降低计算复杂度,在实验统计了各种宏块编码模式在不同QCIF视频序列中所占的比例及分析各种编码模式的适用性情况下,提出了一种快速帧间编码算法,它采用优先判断SKIP模式和图像纹理相结合的方法,在基于H.264/AVC测试模型JM7.6上的仿真试验表明,所提出的快速算法,在基本保持图像质量和码率基本不变的情况下,可以有效提高编码速度.     

Real-time follow-up head tracking in dynamic complex environments

In the modes of both object motion and camera motion, an enhanced Camshift algorithm, which is based on suppressing similar color features of background and on joint color probability density distribution image, is proposed to real-time track head in dynamic complex environment. The system consists of face detection module, head tracking module and camera control module. When tracking fails, a self-recovery mechanism is introduced. At first the Adaboost face detector based on Haar-like features is implemented to find frontal faces, the false positive is filtered according to the skin color criterion, and the true face is used to initialize the tracking module. In hue saturation value (HSV) colorspace, the hue-saturation (H-S) histogram of face skin and the saturation-value (S-V) histogram of hair are built to produce the joint color probability density distribution image, and this is intended to realize the head tracking with arbitrary pose. During tracking, region of interest (ROI) is introduced, and the color probability density distribution of a specified background area outside the ROI is learned, similar color features in the head are suppressed according to the learning result. The background suppression step is intended to resolve the problem that the tracker maybe fails when the head is distracted by backgrounds having similar colors with the head. A closed loop control model based on speed regulation is applied to drive an active camera to center the head. Once tracking drift or failure is detected, the system stops tracking and returns to the face detection module. Our experimental results show that the presented system is well suitable for tracking head with arbitrary pose in dynamic complex environments, also the active camera can track moving head smoothly and stably. The system is computationally efficient and can run in real-time completely.     

对CRM项目投资回报率的探讨

当企业越来越趋于理性时,CRM项目的投资回报率（ROI）就成为不得不考对ROI的量化分析可以适当简化,只需考虑CRM项目的总成本、总收益及项目的时间跨度等三个主要因素.在此基础上进行项目实施前的ROI与预期实施后的ROI比较,就可以确保项目的真正成功.     

HI-FI AUDIO CODING TECHNOLOGY FOR ISDN

＠黄晓利＠陈健ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｏｄａｙｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｈｉｇｈ－ｑｕａｌｉｔｙ，ｄｉｇｉｔａｌｓｔｅｒｅｏｍｅｄｉａａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｔｈｅｐｕｂｌｉｃ，ｉｎ－ｃｌｕｄｉｎｇＣＤ，ｄｉｇｉｔａｌａｕｄｉｏｔａｐｅ（ＤＡＴ），ｍｉ...     

服装机械零件成组分类编码系统的研制

针对工厂生产的服装机械零件的结构形状、工艺等信息，进行了大量的调查、统计和分析，应用相似原理，建立了大连服装机械总厂零件成组分类编码系统，简称ＤＦＺＪＬＢＭ，并且实现了计算机辅助编码及有关特征信息的统计、分析。该系统对服装机械的设计、制造、管理的合理化和技术手段现代化，具有重要意义和使用价值。同时，该系统的建立对有关工厂专用分类系统的制订也具有参考价值。     

Outage performance of amplify-and-forward multiple-input multiple-output relay networks with outdated channel state information and co-channel interference

In this paper, we investigate the outage performance of a dual-hop amplify-and-forward(AF) multipleinput multiple-output(MIMO) relay network, considering beamforming transmission with outdated channel state information(CSI) and an arbitrary number of co-channel interferers at both the relay and the destination. The exact closed-form expression for the outage probability is derived, and the asymptotic behavior of the outage probability is also presented to provide further insights into the system performance. Our results show that the system suffers a diversity gain loss caused by the outdated CSI, and the interference only degrade the coding gain of the system. Moreover, increasing antennas can achieve more performance gains, however, the gains decrease as the delay of the CSI increases.     

基于端到端失真优化的无线视频联合编码方案

在无线视频传输环境端到端失真分析的基础上,针对H.264视频流建立了一种新的端到端失真模型.在使用LDPC信道编码方式与该失真分析模型的基础上,提出了一种基于端到端失真优化的联合信源信道编码方案.该方案根据当前无线信道的信噪比与信道带宽等状态信息,自适应地调节信源编码量化参数和信道编码码率,使端到端失真最小.实验结果表明,与固定码率编码相比,本文提出的联合信源信道编码方案可在不增加带宽的情况下显著提高视频传输质量.     

基于感兴趣区域的CNN-Squeeze交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

A New Arithmetic Coding System Combining Source Channel Coding and MAP Decoding

A new arithmetic coding system combining source channel coding and maximum a posteriori decoding were proposed. It combines source coding and error correction tasks into one unified process by introducing an adaptive forbidden symbol. The proposed system achieves fixed length code words by adaptively adjusting the probability of the forbidden symbol and adding tail digits of variable length. The corresponding improved MAP decoding metric was derived. The proposed system can improve the performance. Simulations were performed on AWGN channels with various noise levels by using both hard and soft decision with BPSK modulation.The results show its performance is slightly better than that of our adaptive arithmetic error correcting coding system using a forbidden symbol.     

基于感兴趣区域的CNN-Squeeze 交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题，提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest，ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先，通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域；其次，利用多层感知器对样本数据进行训练，将感兴趣区域按相应特征实现分类处理，并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理，筛选出有效的行驶区域；最后，通过自监督在线修正算法替换错误处理结果，进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明，改进算法能准确地识别出环境中的道路区域，具有良好的实时性与可靠性.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题,提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先,通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域;其次,利用多层感知器对样本数据进行训练,将感兴趣区域按相应特征实现分类处理,并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理,筛选出有效的行驶区域;最后,通过自监督在线修正算法替换错误处理结果,进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明,改进算法能准确地识别出环境中的道路区域,具有良好的实时性与可靠性.     

图像感兴趣区域提取技术研究

感兴趣区域提取技术在图像分析与处理领域中起着重要的作用。文中对现有的感兴趣区域提取技术进行了深入探讨，详细研究了当前几种较具代表性的感兴趣区域提取技术，并对其提取效果做了评价。总结了它们的优缺点以及适用场景，为用户选取合适的感兴趣区域提取方法，提供了实验依据。     

提升高精度图像弱目标视觉质量的高效压缩算法

为了实现对高精度图像进行高效压缩,同时确保重建图像的弱目标区域有较好的保真效果,提出了一种提升弱目标区域质量的基于误差优化编码的高精度图像压缩算法. 首先,使用JPEG-LS （joint photographic experts group lossless）压缩算法对图像数据进行压缩,在游程编码过程中自适应地选择需要二次编码的误差数据,并完成了基于视觉质量的非均匀量化;其次,对量化值进行数据分解,去除量化值之间的相关性,并对分解后的数据进行MQ算术编码的熵编码;图像重建时根据量化间隔重建反量化值,并设计了反量化优化和滤波优化过程;最后,将本文算法与JPEG-LS、JPEG2000 （joint photographic experts group 2000）算法进行了性能比较,结果表明:本算法能够实现高精度图像数据的高效压缩,且复杂度低,易于硬件实现,虽然引入了误差数据二次优化编码等过程,但增加编码的数据量较小,故与JPEG-LS算法的压缩速度相当,然而比JPEG2000算法的压缩速度提升4.47倍;同时有效减少了常规算法造成的信息损失,重建图像的峰值信噪比与JPEG-LS、JPEG2000相当或略低,但弱目标区域的视觉质量及保真效果更好.      

一个高质量的数字音频压缩算法

提出一个具有实时性能的改进型ＲＣＴ算法,并将改进型ＤＣＴ与混合滤波器组相结合,给出了一个高质量音频压缩算法,该算法增加了滤波变换块长度的自适应特性并更接近于人耳的滤波特性。     

影响建筑工程预结算编制准确性的要素分析

建筑工程预结算是工程造价的考核依据,也是项目投标核准的重要手段,提高预结算编制质量,对做好工程造价管理,有效控制工程投资,实现项目预期效益十分重要.文章分析了影响建筑工程预结算编制准确性的主客观因素,提出提高建筑工程预结算编制质量的有效措施,分别为:重视工程预结算人员专业素质与综合业务能力培养、加强工程预结算工作的监督和审计、重视合同管理、做好资料收集和整理、建立健全企业内控预算编制机制.建议施工单位加强对相关措施的实施,提高工程预结算编制的准确程度,使施工企业实现预期的利润.     

计算机系统差错控制统一编码新方法的初步探讨

本文提出了一种以 S(U,V)阵列为特征的差错控制编码新方法。作者试图借助于集合的组合论来建立具有普遍意义的编码方法。研究结果表明,许多人们熟知的好码,如汉明码、扩展汉明码、戈莱码、一类BCH 码,和一些新码字如异元组合码、复数旋转码、扩展复数旋转码等,都可以很方便地由 S(U,V)阵列在给定的编码约束条件下构造出来。因此,本文所介绍的集合组合论是寻求一种统一编码方法的甚有希望的途径。     

质量加速度矩定理探讨

本文提出质点和质点系 (绝对运动和相对运动 )质量加速度矩定理。由牛顿定律直接导出此定理 ,并给出此定理用于刚体平面运动的各种动力学方程 :矩心为定轴、质心、加速度瞬心、特殊速度瞬心、以及任意动点。这些方程最简明地给定了物体转动运动量与物体所受力系主矩之间的关系。此定理可以理解工科理论力学中儿乎所有用动量矩定理和用动静法力矩方程解的问题 ,而且比它们更直接 ,简明、方便