【摘 要】
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为了确定低分辨率动态图像识别的最小信息需求,通过灰度化、二值化、边缘提取和匹配不同的仿真光幻视模板等处理策略将绘画过程视频处理为五种分辨率(24×24,32×32,
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,上海大学计算机工程与科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.81460279);内蒙古自治区自然基金(No.2014MS0828,No.2015MS0604);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(No.NJZZ14161,No.NJZY145);包头市科技计划项目(No.2015C2006-14);内蒙古科技大学创新基金(No.2014QNGG08)
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为了确定低分辨率动态图像识别的最小信息需求,通过灰度化、二值化、边缘提取和匹配不同的仿真光幻视模板等处理策略将绘画过程视频处理为五种分辨率(24×24,32×32,48×48,64×64和128×128)的像素化动态视频,对其进行视频复杂度分析,并使用简化的Itti算法提取特征点来分类有效信息,记录并统计分析不同分辨率下的被试者识别时间以及识别准确率。实验结果表明,随着不同分辨率下的视频复杂度的升高,识别时间逐渐减少,识别准确率不断升高;动态视频的像素化分
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