导读:本文包含了可视媒体论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:可视媒体,分解技术,细节分解
可视媒体论文文献综述
祖宝明,谢志峰[1]（2019）在《可视媒体结构分解技术综述》一文中研究指出为了满足目前巨大的可视媒体应用需求,针对可视媒体资源具有的海量、多源、异构的特点,研究高效智能的可视媒体处理技术成为当务之急。笔者重点综述了可视媒体技术中结构分解研究现状,希望通过高精度的结构分解解决编辑处理中的结构问题,从而大幅度提升可视媒体应用的质量和效率。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年20期）
高敏[2]（2019）在《任务驱动的可视媒体文字描述技术》一文中研究指出由于人们收集的个人数据呈指数速度增长,图像和视频的数据量也随之增加。相比于文本的方式,现在人们广泛采用文本附带图像或视频的方式记录生活。但是,由于图像或视频数据量较大,在各种社交软件上上传图像与视频时,人们无法快速准确地寻找到感兴趣的图像或视频片段。针对上述需求,本文提出了一种基于视频描述模型的跨模态视频日记检索方法,通过分析视频内容自动生成自然语言描述,实现了视频与文本的跨模态转换,帮助人们在庞大的视频数据库中检索到需要的视频片段。此外,针对图像分辨率对图像描述造成的影响,本文提出了一种改进的基于级联残差学习卷积神经网络的图像超分辨重建算法,将超分辨图像应用到了图像描述中,提高了图像描述的准确率。1)本文提出了一种文本日记与视频日记的检索算法,该方法由叁个过程组成。视频的镜头分割。基于小波变换的视频镜头分割方法能够自适应地分割视频,能较好的检测镜头边界。因此本文采用基于小波变换的视频镜头分割方法,首先对视频帧之间的亮度差异度进行小波多分辨分解,然后去噪得到模极大值点,最后跟踪模极大值点找到镜头边界,从而将视频分割成具有不同场景的短视频片段。视频描述。本文采用了标题引导的视觉显着性的视频自动描述方法,该方法揭示了编码器-解码器网络的图像区域到单词之间的映射关系,它通过从描述语句的训练数据中隐式学习,并且可以对预测的描述或者任意查询语句产生时间或时空热点图。文本的向量表示。为了将视频的描述与日记描述用固定长度的向量进行表示,本文采用了一种从可变长度的文本中学习固定长度特征表示的无监督算法,该方法克服了词袋模型无序和无语义信息的缺点。2)改进的基于级联残差学习卷积神经网络的图像超分辨重建算法。在图像恢复过程中,往往会有一些高频分量无法通过现有的基于卷积神经网络(CNN)的方法从低分辨率图像恢复到高分辨率图像,因此本文提出了一种改进的基于级联残差学习卷积神经网络的图像超分辨方法。该方法将第一级残差学习网络恢复的高分辨率图像与残差估计图像之和作为第二级学习网络的输入,对未恢复的残差成分再进行学习。而且本文将图像超分辨应用到图像描述中,提高了图像描述的准确率。本文将视频自动描述模型应用到用户的文本日记检索视频日记的实际问题中,调查了实验者对视频日记匹配的满意度,大多数人表示满意。另外,本文还将图像的超分辨率方法应用到了图像描述中,结果表明当图像分辨率较低时,提高分辨率会明显提高图像生成描述的准确率。(本文来源于《山东师范大学》期刊2019-06-10）
王露莹[3]（2018）在《大数据时代网络可视媒体资源的版权保护策略》一文中研究指出制定网络可视媒体资源版权保护策略,将更好地保障大数据时代可视媒体资源的应用安全性。介绍了大数据时代网络可视媒体资源的特点,分析了网络可视媒体资源版权保护的常用技术,设计了网络可视媒体资源的版权保护系统,并提出了建立大数据时代网络可视媒体资源版权保护体系的建议。(本文来源于《图书馆学刊》期刊2018年11期）
[4]（2018）在《可视媒体领域研究进展》一文中研究指出2018年4月19日,第6届计算可视媒体国际会议在华东师范大学顺利召开。20余位中外计算机可视媒体领域的领军人物与来自国内外各高校、研究机构以及企业的100余人参会,共同探讨可视媒体应用领域的最新研究思路与进展。本次会议由华东师范大学计算机科学与软件工程学院承办、上海交通大学协办。会议收到来自国内外的论文投稿共129篇,其中录用31篇。录用论文的作者在会议期(本文来源于《国际学术动态》期刊2018年06期）
姜明芳[5]（2018）在《大数据环境下可视媒体版权保护模式研究》一文中研究指出大数据技术的快速发展与应用,加快了可视媒体大数据的传播与利用。可视媒体数据的特点与广泛应用也带来了一些新的可视媒体大数据安全性问题。构建网络环境可视媒体大数据版权保护模式,可为数字图书馆可视媒体应用服务提供安全保障,增强图书馆数字资源综合服务能力。充分挖掘可视媒体价值稀疏性与视觉稀疏性,提取可视媒体稀疏特征,建立可视媒体大数据稀疏感知计算模型,从可视媒体稀疏特性角度给出可视媒体大数据版权加密、版权认证、版权告示与版权审计追踪方案设计思路,构建可视媒体大数据版权保护应用新模式。结合数字图书馆应用实践验证了该版权保护模式的有效性,该版权保护模式可较好维护数字图书馆中可视媒体大数据机密性、完整性、可用性、可审计性,切实提升大数据环境数字图书馆可视媒体内容服务能力。(本文来源于《现代情报》期刊2018年02期）
刘玉杰[6]（2017）在《下一站,可视媒体——记山东师范大学信息科学与工程学院教授孙建德》一文中研究指出我们在日常工作与学习中,最常用到的是什么?有人说是书本,有人说是电脑,细想一下,"媒体"二字就已经几乎涵盖了全部。媒体作为信息的载体,也是信息的一种表现形式,无论是文字、图片、动画或是视频,都是可以传递的媒体元素。而我们认知这些媒体元素最主要也最重要的手段就来自于视觉。图像和视频这两种媒体信息,无疑组成了可视媒体近年来的研究热点。来自山东师范大学信息科学与工程学院的孙建德教授,(本文来源于《科学中国人》期刊2017年33期）
林文崇[7]（2017）在《叁维可视媒体重定向方法研究》一文中研究指出叁维可视媒体(图像与视频)因为其震撼的立体效果和极具冲击的感官体验正变得越来越受欢迎。面对当今各种各样的终端显示设备,当图像与视频的分辨率与显示屏不相符时,如何使之自适应匹配显示的问题被称为重定向问题。从用户观看的体验感受出发,基于图像内容的重定向方法正受到广泛的关注。本课题致力于叁维可视媒体的重定向方法研究,从人眼视觉系统对于3D媒体的体验感知特性入手,着重从视觉注意力选择、视觉舒适度优化和视觉深度感增强这叁个方向研究叁维媒体的显示重定向处理,主要内容包括:(1)考虑到现有的立体重定向方法并未充分考虑立体视觉注意力因素,本文提出一种结合立体视觉注意力的立体图像重定向方法。通过保证左右视点取缝的几何一致性,可以将单图像的细缝裁剪算法推广到双目立体图像中。进一步,从立体图像2D空域颜色特征和深度感知特征两方面构建视觉注意力模型,并将其加入到重定向框架中,引导重定向算法更好地保护场景中的重要对象,提高观看体验效果。(2)研究视觉注意力引导的基于细缝裁剪的视频重定向方法。对于视频的重定向问题,保证相邻帧之间重定向处理的时域相关性是一个非常重要的课题。方法首先引入场景的深度信息,结合梯度、显着性和运动检测信息,建立注意力模型;然后,构造帧内能量项和帧间能量项,并结合视觉注意力能量项,构造总能量函数进行细缝裁剪处理,实现视频的重定向。(3)提出面向视觉体验质量增强的立体图像重定向算法。在重定向的同时,通过感知深度调整,对立体图像的视觉舒适度和场景深度感进行协同优化。该部分研究内容以舒适度和深度感因素为导向,在基于图像网格形变的重定向算法框架下,根据观看环境参数,构造线性深度映射能量项、深度感增强能量项和深度结构保持能量项,联合相关形状保持的能量项,在立体图像重定向的同时,优化场景内容的深度分布以达到立体图像视差调整的目的,从而提升视觉舒适度、增强场景深度感。(4)提出面向虚拟视点绘制的多视点视频系统重定向方法。该部分研究内容首先根据相机参数与基线距离将场景的深度值转化为显示空间下的像素视差,并进一步转化为叁维场景的感知深度。然后将感知深度作为第叁维坐标变量,从形状保持、线保持和视觉舒适度优化叁个方向构建能量函数进行网格变形与深度调整的协同优化,同时对彩色图和深度图进行对应一致的分辨率调整处理,并对深度值进行重映射操作。最后,通过基于深度图的绘制技术(DIBR)得到虚拟视点的重定向图像,完成多视点视频系统的重定向处理。(本文来源于《宁波大学》期刊2017-05-25）
史瑞芳[8]（2016）在《可视媒体数据分割技术研究》一文中研究指出人的视觉是一个复杂的系统,人类有80%的外界信息来自视觉,所以随着科学技术发展,可视媒体开始出现并得到广泛的应用。但由于可视媒体的规模越来越大,在带宽、计算效率的限制下,数据分割技术越来越受到关注。基于此,本文以图像分割技术为研究对象,展开论述,分析了图像分割技术的基本方法,并探讨了关键实现技术,仅供参考。(本文来源于《中国管理信息化》期刊2016年22期）
[9]（2015）在《可视媒体智能处理实验室简介》一文中研究指出1.实验室介绍可视媒体智能处理实验室现有IBM图形图像工作站、DeHasphere场景叁维扫描仪、双通道叁维投影系统、数据手套、力反馈系统、数字化校园漫游系统、Virtools虚拟现实叁维开发平台、多触点桌面交互系统等设备,以及各种专业图形图像处理软件和实验仿真平台。实验室先后承担了可视媒体智能处理科研团队的多项国家级和省部级科研项目的研究工作,以及本科生课程《计算机图形学》、《图形绘制技术》、《信息与编码》、《数字图像处理》、《人机交互》、《优化理论与方法》,研究生课程《数字媒体技术》、《图像工程》、《数字视频处(本文来源于《西南民族大学学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
苏玉慧[10]（2015）在《计算机角色动画制作中的可视媒体融合综述》一文中研究指出计算机角色动画在计算机游戏、虚拟现实、运动仿真等多个领域有着深入的应用,其主要包括可视媒体有图像、视频、叁维模型等,传统的单一可视媒体进行计算机角色动画制作正逐渐被多种可视媒体融合的制作方法取代。文章对计算机角色动画制作中的可视媒体融合技术进行了综述。(本文来源于《无线互联科技》期刊2015年22期）
可视媒体论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于人们收集的个人数据呈指数速度增长,图像和视频的数据量也随之增加。相比于文本的方式,现在人们广泛采用文本附带图像或视频的方式记录生活。但是,由于图像或视频数据量较大,在各种社交软件上上传图像与视频时,人们无法快速准确地寻找到感兴趣的图像或视频片段。针对上述需求,本文提出了一种基于视频描述模型的跨模态视频日记检索方法,通过分析视频内容自动生成自然语言描述,实现了视频与文本的跨模态转换,帮助人们在庞大的视频数据库中检索到需要的视频片段。此外,针对图像分辨率对图像描述造成的影响,本文提出了一种改进的基于级联残差学习卷积神经网络的图像超分辨重建算法,将超分辨图像应用到了图像描述中,提高了图像描述的准确率。1)本文提出了一种文本日记与视频日记的检索算法,该方法由叁个过程组成。视频的镜头分割。基于小波变换的视频镜头分割方法能够自适应地分割视频,能较好的检测镜头边界。因此本文采用基于小波变换的视频镜头分割方法,首先对视频帧之间的亮度差异度进行小波多分辨分解,然后去噪得到模极大值点,最后跟踪模极大值点找到镜头边界,从而将视频分割成具有不同场景的短视频片段。视频描述。本文采用了标题引导的视觉显着性的视频自动描述方法,该方法揭示了编码器-解码器网络的图像区域到单词之间的映射关系,它通过从描述语句的训练数据中隐式学习,并且可以对预测的描述或者任意查询语句产生时间或时空热点图。文本的向量表示。为了将视频的描述与日记描述用固定长度的向量进行表示,本文采用了一种从可变长度的文本中学习固定长度特征表示的无监督算法,该方法克服了词袋模型无序和无语义信息的缺点。2)改进的基于级联残差学习卷积神经网络的图像超分辨重建算法。在图像恢复过程中,往往会有一些高频分量无法通过现有的基于卷积神经网络(CNN)的方法从低分辨率图像恢复到高分辨率图像,因此本文提出了一种改进的基于级联残差学习卷积神经网络的图像超分辨方法。该方法将第一级残差学习网络恢复的高分辨率图像与残差估计图像之和作为第二级学习网络的输入,对未恢复的残差成分再进行学习。而且本文将图像超分辨应用到图像描述中,提高了图像描述的准确率。本文将视频自动描述模型应用到用户的文本日记检索视频日记的实际问题中,调查了实验者对视频日记匹配的满意度,大多数人表示满意。另外,本文还将图像的超分辨率方法应用到了图像描述中,结果表明当图像分辨率较低时,提高分辨率会明显提高图像生成描述的准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
可视媒体论文参考文献
[1].祖宝明,谢志峰.可视媒体结构分解技术综述[J].信息与电脑(理论版).2019
[2].高敏.任务驱动的可视媒体文字描述技术[D].山东师范大学.2019
[3].王露莹.大数据时代网络可视媒体资源的版权保护策略[J].图书馆学刊.2018
[4]..可视媒体领域研究进展[J].国际学术动态.2018
[5].姜明芳.大数据环境下可视媒体版权保护模式研究[J].现代情报.2018
[6].刘玉杰.下一站,可视媒体——记山东师范大学信息科学与工程学院教授孙建德[J].科学中国人.2017
[7].林文崇.叁维可视媒体重定向方法研究[D].宁波大学.2017
[8].史瑞芳.可视媒体数据分割技术研究[J].中国管理信息化.2016
[9]..可视媒体智能处理实验室简介[J].西南民族大学学报(自然科学版).2015
[10].苏玉慧.计算机角色动画制作中的可视媒体融合综述[J].无线互联科技.2015