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[期刊论文] 作者：彭天强,李弼程,,
来源：计算机工程 年份：2009
提出一种基于朴素贝叶斯模型的新闻视频故事分割方法。通过对新闻视频进行镜头检测,获得候选故事边界点,从候选边界点周围镜头提取多模态中级特征,形成属性集合作为输入,应用朴素贝叶斯模型对候选边界点进行分类后对结果进行后处理,得到新闻故事。实验结果表明,......
[期刊论文] 作者：潘渊,李弼程,张先飞,,
来源：计算机工程 年份：2009
针对影响主题检测性能的2个重要因素——相似主题的判定和主题漂移问题,提出一种基于自适应重心向量的主题检测方法。该方法将命名实体信息应用到特征表示上,将命名实体向量和关键词向量相结合表示主题的重心向量,以有效区分相似主题。采用增量聚类检测主题,在......
[期刊论文] 作者：高新建,李弼程,屈丹,,
来源：计算机工程与应用 年份：2009
支持向量机（SVM）由于其强大的分类能力，引起人们广泛的重视，并且成功地应用于说话人识别。其中基于GLDS核的SVM系统性能比较优异。引入类内方差归一化（WCCN）方法来处理SVM的输入特......
[期刊论文] 作者：李真,林琛,李弼程,,
来源：计算机应用 年份：2009
随着互联网技术的迅速发展,论坛已经成为人们获取信息、发表言论的重要场所,但大量的重复评论已成为论坛舆情信息内容获取与监管系统中新的难题,因此对重复评论进行有效检测和消重就至关重要。针对重复评论在一定时间内具有数量大、密度高、内容相似度高的特点,......
[期刊论文] 作者：王毅,李弼程,彭天强,,
来源：信息工程大学学报 年份：2009
视频摘要是对视频内容的一个简短概括,以自动或半自动的方式,通过对视频的结构和内容进行分析,从原视频中提取出有意义的部分,并将它们以某种方式进行组合。视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色。文章首先介绍了视频摘要的研究背景,进而对......
[期刊论文] 作者：田破荒, 彭天强, 李弼程,,
来源：电子学报 年份：2009
视频文字自动提取对提高视频内容的整体理解程度具有重要意义.在复杂背景下,现有提取方法难以稳健地定位文字和有效抑制背景干扰.我们提出一种复杂背景下稳健的视频文字提取...
[期刊论文] 作者：郭志刚, 彭天强, 李弼程,,
来源：数据采集与处理 年份：2009
从人的认知特性出发，提出了一种基于交叉熵的文本图像识别方法。首先，把原图像和它的平滑图像组合起来构成广义图像，广义图像的直方图称为广义直方图；其次，利用广义直方图计算广义......
[期刊论文] 作者：白志杰,李弼程,彭天强,,
来源：计算机应用 年份：2009
近似重复帧检测是新闻视频检索和追踪的重要组成部分。简要介绍了近似重复帧的定义,给出了所使用的角点检测方法及优点,提出了使用BIC对两个帧的特征值序列进行判决来确定是否近似重复的方案。实验结果表明,该方法在不需要设定阈值和机器学习的同时,召回率和准......
[期刊论文] 作者：王志明,张瑞杰,李弼程,,
来源：科学技术与工程 年份：2009
音频分割是提取音频结构和内容语义的重要手段，是基于内容的音频分析、检索的基础。提出分层熵检测音频分割算法，采用定长分析窗分层结构遍历音频流，窗内根据熵变化趋势检测跳变......
[期刊论文] 作者：彭天强,王炳锡,李弼程,,
来源：信号处理 年份：2009
镜头检测是对视频进行分析和检索的基础。根据人眼的视觉特性,本文研究了一种基于K-L变换的突变镜头检测方法。新方法通过对原始RGB空间进行K-L变换得到由主轴构成的图像参数模型,利用相邻两帧对应第一、第二主轴的方向差异,应用加权系数来计算帧间差值。然后运......
[期刊论文] 作者：唐晖,李弼程,屈丹,张连海,,
来源：计算机工程 年份：2009
研究基于微聚类算法的VoIP压缩码流说话人识别算法。给出直接从G．729，G．723．1（6.3Kb／s），G．723．1（5．3Kb／s）压缩语音的码流中提取识别参数，以微聚类算法作为识别结构的说话人识别算法。实验结......
[期刊论文] 作者：张曼,李弼程,林琛,郭志刚,,
来源：计算机工程与设计 年份：2009
邮件分类学习算法需要大量标注样本,人工标记工作费时费力。此外邮件内容因其表达方式上的特殊性,其特征空间一般是稀疏的,这种稀疏性会影响分类处理的效果。为了节省标记训练集的时间和精力,同时更好地处理稀疏的邮件数据,引入自适应选择最佳密度半径球形k-mea......
[期刊论文] 作者：唐晖,李弼程,屈丹,张连海,,
来源：信号处理 年份：2009
在VoIP说话人识别中，当使用原始语音（未经过编译码处理）训练的说话人模型识别经过语音编译码处理的测试语音时，系统的识别性能会发生下降。本文给出了一种基于统计匹配和EM（期望最......
[期刊论文] 作者：李真，林琛，李弼程，LIZhen，LINChen，LIBi-cheng,
来源：计算机应用 年份：2009
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