【摘 要】
：
如何将一个视频的内容以简洁直观、符合人眼视觉观察特性，并以视频缩略图的方式呈现给用户，直接决定了其在搜索浏览感兴趣视频时的用户体验。本文针对这一问题，一方面在图像显著性分析的基础上提出了一种新的图像内容易获取性特征，并利用支持向量回归的方法训练出一个图像内容易获取性评价模型。另一方面，为了保证所推荐视频缩略图的内容具有代表性，本文还采用了一种基于互增强的代表性排序方法。最后通过线性加权将视频关键帧
【机 构】
：
中国科学院研究生院,北京 100080 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
【出 处】
：
第21届全国多媒体技术、第8届全国普适计算、第8届全国人机交互联合学术会议
论文部分内容阅读
如何将一个视频的内容以简洁直观、符合人眼视觉观察特性，并以视频缩略图的方式呈现给用户，直接决定了其在搜索浏览感兴趣视频时的用户体验。本文针对这一问题，一方面在图像显著性分析的基础上提出了一种新的图像内容易获取性特征，并利用支持向量回归的方法训练出一个图像内容易获取性评价模型。另一方面，为了保证所推荐视频缩略图的内容具有代表性，本文还采用了一种基于互增强的代表性排序方法。最后通过线性加权将视频关键帧的易获取性得分和代表性得分融合来获得最终的视频内容缩略图。实验结果表明，本文提出方法筛选出的推荐缩略图和网站上的人工标注结果基本一致，这充分说明本文的方法能够满足用户这种需求。
其他文献
User-centered design is an important method in mobile application development.In this paper,an android mobile application prototype is developed to meet the daily life requirements of international un
通过分析现有判断手写字迹是否完整输入方法的局限性,提出一种基于改进K 均值算法的手写输入阈值提取方法。方法首先采集用户手写字迹的笔画间隔作为手写习惯分析依据,对采集数据进行预处理,然后根据差值均分思想选取具有代表性的初始聚类中心,使用有效指数度量方法动态调整初始聚类数k,最后从聚类结果中提取最佳阈值。实验结果表明,改进算法较传统算法提高了聚类稳定性,所提取的最佳阈值提升了平均完整字迹判断成功率,更
在移动环境下,移动设备的IP 地址动态变化,这使得移动应用程序相互之间进行通信变得困难.为了解决上述问题,我们设计了一个从移动设备的逻辑名解析其当前IP 地址的系统IRMD(IP-address Resolution for Mobile Devices).IRMD 是一个多服务器系统,因而具有较高的容错能力.同时IRMD 通过多服务器之间的协商保证在服务器宕机的情况下仍能维持解析结果的顺序一致性
在人们的日常生活中，存在着各种信息系统，记录着用户的日常行为信息。通过对大量用户的日常轨迹信息的分析，可以发现用户之间的行为关联性，度量用户之间的社会关系强度。本文基于中国科学技术大学的校园卡系统数据特点，提出了一种基于用户行为时间序列模型的社会关系度量方法。该方法首先依据用户的行为数据生成用户行为时间序列，并在此基础上进行行为关联性的度量，以反映用户在真实世界中的社会关系强度，并利用地点访问热度
本文针对旧手势识别模型对新用户手势的感知存在迁移性问题，提出了一种自适应手势交互方法，该方法对在线增量式极速学习机进行改进，并将其应用到手势识别中，使得系统能够在记忆已有手势识别模型的基础上，针对新用户特点，实现手势识别模型的自适应迁移；并在自适应手势交互方法基础上，研发了可用于检测老人反应力的石头剪刀布游戏系统。在系统中的实验表明，本文提出的自适应手势交互方法能够使系统快速自适应于新用户，并对新
瞬时社交网络(ESN)致力于满足人们的瞬时性网络需求，例如会议或是工作场所.ESN是位置敏感的，附带产生隐私和安全的问题.本文为ESN提出了一个基于RFID的位置敏感模型，并在实际应用ESN系统中部署我们的模型，结果证明我们的模型是可行的而且很方便.
车载自组织网络(VANET)作为一种新型的移动自组织网络，应用前景广阔。而长距离数据分发机制是支撑VANET 应用的一个不可或缺的机制。针对城市场景下的数据分发，本文提出了一种路边单元(RSU)辅助的数据分发机制RADDM：该机制利用RSU 做数据中继以适应VANET 车流的变化，同时，它能有效地工作在RSU 出现故障的情况下。论文给出了RADDM 的设计、实现，并对RADDM 的性能进行了分析，
三维传感器技术的不断发展使得机器人可以快速地获取场景深度信息，同步摄像头获取的颜色信息可以方便地获取三维场景信息。这不仅增强了机器人对室内场景的学习能力，而且提升了机器人在室内环境下的自主定位能力。但是，相比二维激光扫描，三维点云数据增加了机器人的处理负载。同时，由于同步带来的误差，使得点云信息噪音很大，增大了机器人对环境的理解难度。为此，本文提出了一种基于原始噪音点云的平面提取方法，是室内机器人
人手跟踪是基于视觉的自然人机交互领域中的一项重要研究内容。在单目摄像机和复杂背景条件下，本文提出一种基于PSO 的实时人手跟踪方法。该方法采用二维人手模型替代高维度的三维人手模型，将人手跟踪问题转化为优化搜索问题，通过最小化假设人手参数与真实观测值之间的差异来寻找最优的假设人手作为输出，并采用变种PSO 方法进行优化求解，人手参数空间即构成优化搜索空间。实验结果表明，该方法可以有效地实现动态和复杂
通过研究知网语义网络和中文FAQ 问答系统特点，提出了一种新的问句相似度计算方法——基于形式概念分析的方法，该方法在进行问句匹配过程中，不但考虑概念与概念之间相似度，同时兼顾概念的层次关系。试验结果证明，该方法在避免传统语义相似度计算方法义原错位现象的同时，充分体现概念深度对关键词语义相似度的影响，提高问句匹配的准确率。