朱小俊[1]2002年在《自适应镜头探测技术的研究与实现》文中认为现代生活中，每天都有大量的视频产生，视频丰富的内容和形式使其在各种媒体中极具魅力，但视频媒体的无结构性是阻碍新一代视频应用的瓶颈问题。为了解决视频的无结构性问题，研究者提出了“视频内容结构化”的技术途径。视频内容结构化技术分为低、中、高叁层，镜头探测技术是低层视频结构化分析中的一项关键技术，好的镜头探测技术一定能为视频结构化分析打下坚固的基础。本文全面而系统地研究了视频内容结构化技术中的镜头探测技术，本文的主要工作在于： 1．为了追求镜头探测的准确性和快速性，本文提出了自适应镜头探测的概念，它包括叁个方面：一是对视频格式的自适应；二是镜头探测的自适应框架；叁是阈值的自适应。 2．提出了镜头探测算法的一种评价模型，在此模型下能对镜头探测的算法进行客观的评价。 3．研究了解压域镜头探测技术，实现了利用直方图差值探测镜头和基于像素域探测镜头两种方法。 4．研究了基于MPEG压缩域镜头探测技术，改进和实现了一种MPEG压缩域中镜头自动切分的方法，这种方法包括突变镜头探测，渐变镜头探测和大运动的区分等。 5．把镜头探测算法实现应用到了基于内容视频检索系统中，做了大量的实验，取得了良好的效果。
谢毓湘[2]2004年在《辅助情报分析的新闻视频挖掘技术研究》文中研究表明信息时代以新闻视频为代表的多媒体情报将在未来战场中大量涌现并发挥重要作用，如何从大量的新闻视频数据中提取有价值的情报信息并进行有效的管理已成为当前信息工程领域的前沿研究课题。传统的数据挖掘技术虽然能够解决结构化或半结构化数据的知识发现问题，却难以有效应用于非结构化的多媒体数据。本文旨在研究新闻视频数据的挖掘技术，为解决上述问题探索出一条可行的技术途径。 本文首先建立一个新闻视频挖掘体系，进而重点研究该体系中新闻视频的结构挖掘、语义内容挖掘、新闻视频摘要等关键技术，并通过一个辅助情报分析的新闻视频挖掘系统的设计与实现，验证其在情报分析中的作用和效果。论文的主要贡献体现在以下几个方面： 1、提出了新闻视频挖掘的体系，包括概念体系和技术体系。在概念体系中提出了新闻视频挖掘的概念、任务和层次结构，将挖掘过程分为低层挖掘和高层挖掘两个阶段；在技术体系中提出了新闻视频挖掘技术的体系结构和关键技术；最后以情报分析为例说明新闻视频挖掘的应用。 2、提出了部分新闻视频低层结构挖掘的方法。为提取新闻视频的分层结构和叙事结构，提出了基于背景的镜头探测算法，基于聚类的播音员镜头探测方法AnchorClu，以及融合多特征的新闻故事单元探测方法SATS。 3、提出了部分新闻视频低层语义内容挖掘方法。基于对新闻视频语义内容的分析，指出标题字幕和人脸对理解新闻视频的语义内容具有重要意义，并提出了从新闻视频流中提取标题文本的方法，包括字幕事件探测、字幕区域探测以及字幕区域后处理等过程，进而提出了基于肤色与神经网络的人脸探测方法、多信息融合的人脸标注方法，为高层的新闻视频挖掘奠定了基础。 4、提出了新闻视频摘要的“实体-描述-效用”模型(简称EDU模型)，设计实现了基于EDU模型的新闻视频摘要方法。通过将新闻视频摘要的生成过程抽象化，提出了具有可扩充性的EDU模型；通过对新闻视频的描述体系与方法的研究，提出了基于EDU模型的新闻故事摘要和新闻专题摘要方法，设计了两种新的可视化摘要形式，即时间趋势图和时空分布图。 5、针对战略决策模拟环境中的多媒体情报信息服务这一具体的任务背景，设计实现了辅助情报分析的新闻视频挖掘系统，对新闻视频挖掘的体系和技术进行了应用和验证。 综上所述，本文的研究提出了新闻视频挖掘的概念、体系和方法，并以情报分析为应用背景，实现了包括新闻视频挖掘从低到高全过程的验证系统。这些研究不仅对多媒体内容分析技术、多媒体数据挖掘技术将产生积极的影响，同时也为多媒体情报分析技术的研究建立了一定的理论和实践基础。
卜江[3]2011年在《以足球视频为媒介的心理战及其信息生成技术研究》文中研究指明信息技术的飞速发展和广泛运用为心理战的实施开辟了新的更加广阔的空间。目前,心理战已不再局限于战时的发挥和单纯的战场范围,它已融入了日常生活的方方面面,“目标多元性”和“隐蔽性”成为了现代心理战的两个典型特征,然而,传统的心理战类型由于各自的缺陷已经很难满足未来心理作战的需求,因此,本文的研究旨在探索具备现代心理战特征的新型心理作战方式。本文提出了以足球视频为媒介的心理战相关理论,并详细分析了以足球视频为媒介的心理战进攻技术,在当前已有的足球视频分析、处理和传播技术基础上,突破了以足球视频为媒介的心理战信息生成的关键技术,并用于信息生成平台的应用验证。具体来讲,论文的主要贡献包括以下几个方面:1.提出了以足球视频为媒介的心理战理论。将现代心理战与以足球视频为媒介的心理战进行比较分析,指明了足球视频在心理战应用中的广阔前景;给出了以足球视频为媒介的心理战定义和类型,在此基础上,对进攻对象、进攻特点以及进攻的流程和方法进行了详细讨论。2.为了提高心理战信息生成的速度,提出了基于卫星直播、基于P2P网络流媒体直播和基于分布式视频点播的足球视频获取与投送流程。设计了足球视频中的心理战信息生成流程并明确了其中所涉及的关键技术。3.提出了足球视频中心理战信息迭加位置的实时、自动探测方法,该方法主要包括球门定位、广告牌探测和识别、场地探测和静态区域检测,区别于以往基于规则的方法,本文利用基于机器学习的关联方法来发现低层特征与高层语义对象间的非显性关联模式,有效提高了心理战信息迭加位置探测的准确率。4.提出了足球视频中的心理战信息迭加方法——“视频植入”。为了实现“视频植入”,需要预先定义球场模型并匹配特征点,实时求解拍摄足球视频的摄像机内外参数,并对连续帧中的摄像机参数进行跟踪,然后依据这些摄像机参数再结合后处理技术对待迭加的心理战信息进行相应的几何变换。“视频植入”后的心理战信息符合视觉效果、没有透视失真,具备良好的“隐蔽性”。5.设计并实现了以足球视频为媒介的心理战信息生成平台(IGPPO),该平台包括心理战信息迭加位置探测子平台和心理战信息迭加子平台。本文主要从两个方面验证了IGPPO平台的应用情况,一是足球视频中心理战信息生成的实时性和隐蔽性验证,二是心理战信息生成平台的有效性验证。综上所述,本文提出了以足球视频为媒介的心理战理论及其进攻技术,并深入研究了足球视频中的心理战信息生成技术。本文的研究不仅为以足球视频为媒介的心理战建立了一定的理论和技术基础,同时也将对信息化条件下现代心理战的发展产生积极影响。
陈丹雯[4]2014年在《新闻视频语义概念探测与语义检索关键技术研究》文中进行了进一步梳理新闻视频由于其真实准确、内容丰富、信息量大等特点,成为人们获得信息的重要媒体类型。对于情报人员而言,新闻视频是一种公开的情报源,其时效快,且反映各国政治、经济、军事和外交政策,从而能够为情报人员提供丰富情报,为战略决策分析提供重要辅助,因此研究新闻视频的语义分析技术无论对于普通民众或是情报分析人员都具有非常重要的意义。但是新闻视频的底层特征与高层语义之间存在的语义鸿沟问题使得新闻视频的语义内容分析面临巨大困难,并且新闻视频的非结构化的数据格式、巨大的数据量以及表现内容不透明等特点使得人们难以方便快速对新闻视频进行浏览和检索。由此可见,分析新闻视频的语义内容以辅助用户获得有效的新闻视频信息是值得深入研究的问题,本文针对此具有理论意义及应用前景的课题进行了探索和研究,目的在于解决新闻视频语义概念探测和语义检索中部分关键技术,为构建有效的新闻视频语义检索系统提供技术支持,同时也为获得新闻视频的视觉语义内容、跨越语义鸿沟提供解决思路。本文首先建立一个新闻视频语义检索研究的技术框架,在此基础上重点研究基于概念关系的语义概念探测、基于多线索信息的语义概念探测、新闻视频语义索引构建以及用户查询多模态语义扩展等关键性技术,通过实验验证了本文研究的可行性和本文所提出算法的性能。论文的主要贡献具体表现在如下几个方面:1、提出了基于概念关系的语义概念探测方法。对语义概念间存在的上下文关系进行定量定性分析,针对显式和隐式两类语义概念探测方法提出新的解决思路。针对隐式探测方法,提出在基于上下文关系的语义概念探测框架中增加相关概念选择模块,并结合视觉相似性、探测器准确率等多项要素得到最终的融合判定;在此基础上,根据概念关系对Boosting方法中的权重分布策略进行改进,在限制权重扩张的同时平衡了探测模型训练过程中的误判率与误拒率。针对显式探测方法,有效利用语义概念的共现与互斥关系,将精化过程转化为随机漫步过程,并分解为正、负相关两个部分进行迭代精化处理以保证随机过程的收敛,进一步去除不可靠相关概念,以获得更为鲁棒的精化结果。2、提出了基于多线索信息的语义概念探测方法。分析了对于探测新闻视频语义概念具有重要作用的多线索信息,包括运动信息、时间信息以及文本信息。针对运动信息,提出了运动特征与背景特征相融合的语义概念探测框架,采用运动局部不变特征描述子对镜头进行运动特征提取,并采用概率潜在语义分析获得镜头的潜在语义以构建潜在运动语义概念探测模型;针对时间信息,综合分析语义概念的多种时序关系,包括时间一致性关系、镜头间上下文关系以及镜头内上下文关系,构建了基于扩展N-gram语言模型的时序平滑框架,并利用高阶时序关系抑制模型中的数据稀疏问题。3、提出了新闻视频的层次化语义索引结构,包括潜在概念、语义概念、文本词汇以及高层的概念聚类。针对高层概念聚类,提出了基于四部图划分的新闻视频故事单元聚类方法。该方法在分析新闻视频高阶异构特性的基础上,构建了新闻故事单元的四部图模型,将四部图联合聚类问题分解为叁个二部图划分问题,并进一步转化为多目标优化问题,采用半正定规划方法获得全局最优解,以得到最终的联合聚类结果。4、提出了用户查询的多模态语义扩展方法,利用WordNet衡量查询文本与语义概念间的相似度,并结合概念关系完成查询与语义概念的初步映射,在此基础上提出多特征交互框架,利用包括语义概念、潜在语义、文本语义在内的多类语义特征之间的互补特性,对初始检索结果进行重排序,以获得多模态语义扩展的用户查询,并与层次化语义索引进行映射得到最终的语义检索结果。5、基于本文的研究内容,设计和实现了一个新闻视频语义检索原型系统。分层次、分模块的对原型系统进行了设计思路、总体架构和运行流程方面的阐述。新闻视频语义检索原型系统以本文研究的关键技术作为技术内核,实现了语义概念标注、语义索引构建及语义检索等各项功能。
白亮[5]2008年在《本体支持的视频情报分析方法与技术研究》文中研究说明信息化与全球化时代视频情报大量涌现并在战略决策中发挥重要作用,研究如何从大量视频情报中获取有价值信息已成为必然,而其核心在于分析获取视频情报包含的语义内容。语义鸿沟的存在使得视频情报语义内容分析面临巨大困难,严重制约了视频情报应用。本文的研究旨在解决上述问题。本文首先建立了视频情报分析体系,指明了视频情报分析需要解决的核心问题——视频情报语义内容分析,进而提出本体支持的视频情报语义内容分析框架。重点研究了该框架下的视频情报低层语义内容抽取、视频情报高层语义内容分析等关键问题,并设计与实现了本体支持的视频情报分析平台(VIAPO, Video Intelligence Analysis Platform using Ontology)。论文的主要贡献体现在以下几个方面:一、提出了视频情报分析的概念体系和技术体系。在概念体系中明确了视频情报分析的概念、任务和层次结构;在技术体系中提出了视频情报分析技术的体系结构以及关键技术。二、提出了本体支持的视频情报语义内容分析框架。定义了视频情报感知概念、元概念、高层概念(元概念和高层概念统称为视频情报概念),将视频情报内容抽象为上述概念以及概念间关系的集合;指明了视频情报感知概念、视频情报概念及其关系的抽象与本体理论的本质联系,提出了本体支持的视频情报知识基础构建方法;提出了紧密结合领域知识、分层跨域语义鸿沟的视频情报分析方法。叁、提出了基于颜色空间互信息度量和PetriNet模型的镜头探测方法,提高了渐变镜头的探测准确率;提出基于机器学习的视频情报感知概念探测方法。视频情报感知概念的探测需要对大量高维低层感知特征样本数据进行自动分析处理,从中发现有意义的模式,机器学习是解决这一类问题的有效方法。本文分别采用支持向量机、条件随机域、高斯混合模型等机器学习方法来分类识别重要的音频概念、视觉对象概念和运动类型概念,提高了视频情报感知概念的探测准确率。四、提出了本体支持的视频情报高层语义分析方法。视频情报高层语义分析包括两个方面:视频情报概念探测和视频情报检索。针对以往基于内容的方法的缺陷,提出了本体支持的元概念探测方法,在感知概念探测的基础上,融合低层感知特征和上下文语义信息探测元概念。区别于以往基于内容的方法以及简单线性加权的融合模型,本文提出了基于贝叶斯网络模型的高层概念探测方法,通过贝叶斯网络建模高层概念与低层概念的关联以探测高层概念,提高了视频情报概念探测的性能。针对视频情报检索个性化的需求,提出了基于概念合成PetriNet的视频情报查询描述模型,通过PetriNet模型描述概念之间的时序关系,自定义的建模用户查询语义,满足了用户个性化的视频情报检索需求。五、设计实现了本体支持的视频情报分析平台VIAPO,验证了本体支持的视频情报语义内容分析框架和相关方法的有效性,以及平台在情报分析中的应用效果,为视频情报分析提出了一条可行的解决思路。综上所述,本文提出了视频情报分析体系以及本体支持的视频情报语义内容分析框架,深入研究了视频情报语义内容分析技术,完整的实现了视频情报从低层语义抽取到高层语义概念探测的全过程,有效的解决了视频情报分析面临的语义鸿沟难题。本文的研究不仅为视频情报分析建立了一定的理论和实践基础,同时也将对视频语义内容分析技术产生积极影响。
文军[6]2008年在《新闻视频故事单元跟踪关键技术研究》文中认为新闻报道是信息的重要载体,用户对新闻报道关注的重点是部分特定新闻事件,因此迫切需要能够自动实现基于新闻事件的新闻报道跟踪。目前主要在文本领域开展了新闻报道话题探测与跟踪研究,与文本媒体类型相比,新闻视频面临结构复杂,媒体模态多样等一系列问题,要在不同来源新闻视频中实现新闻事件各个报道内容的跟踪面临很多困难。根据新闻视频结构特点,可以把视频划分为帧、镜头、故事单元、视频四个层次。与新闻事件密切相关的层次是故事单元,因此在新闻视频数据库中研究识别和跟踪报道相同新闻事件故事单元的相关技术成为当前新闻视频研究领域的前沿课题。本文对这个具有重要理论意义和广阔应用前景的课题进行了探索和研究,旨在解决新闻视频故事单元跟踪研究中的部分关键技术,为新闻视频数据库基于新闻事件的信息分析和利用提供可行的解决途径。本文首先建立一个新闻视频故事单元跟踪研究的框架,在此基础上重点研究了故事单元分割、故事单元关联分析、故事单元线程化跟踪等关键技术,通过实验验证了研究的可行性和算法效率。论文的主要贡献体现在以下几个方面:1、提出了新闻视频故事单元跟踪研究的技术框架。首先对研究中涉及的概念和关键术语进行了阐述,然后研究了新闻视频文件和故事单元描述模型,提出了新闻视频数据库的“故事单元空间”表示方式,为开展故事单元跟踪研究提供了理论基础。在此基础上提出了新闻视频故事单元跟踪研究的技术框架,探讨了研究实现的技术途径和部分关键技术,明确了研究的主要任务。2、提出和改进了新闻视频故事单元分割方法。通过对新闻视频故事单元编辑模式的分析,提出了一种有效的视频、音频特征候选分割点选择策略,其中突出研究了自适应的播音员镜头探测方法;同时,研究了不同的集合运算方法来融合分析不同类型的视频特征候选分割点与音频特征候选分割点,对不同来源的新闻视频都可以有效实现故事单元分割。3、提出了新闻视频故事单元关联分析方法。分析了相似关键帧与故事单元关联分析的内在联系及各种领域知识;研究了关联分析子数据库构建策略和局部关键点精减策略,在本质上提高了关键帧匹配分析速度;提出了一种利用局部关键点匹配技术的层次化过滤方法快速有效的识别相似关键帧;提出了基于相似关键帧和关联关系传递性的故事单元关联分析技术。4、提出了新闻视频故事单元“多线程”跟踪方法。为体现新闻事件报道的“多线程”属性,首先提出了一种融合各个语义层次、各种模态信息的故事单元相似度计算方法,方法结合新闻视频和故事单元的描述模型,重点研究了底层视觉特征中的局部特征相似度计算方法、中层语义概念中基于关键帧场景信息的相似度计算方法、高层语义的文本相似度计算方法以及相似度融合方法;在此基础上,研究了图论知识对于故事单元跟踪研究的有效性,提出了利用有向图理论对故事单元之间的相似关系进行“多线程”跟踪的方法。5、设计和实现了一个新闻视频故事单元跟踪系统。详细描述了NStoryThread系统的设计思路和各功能模块,并介绍了原型系统的实现,为研究的应用提供了基础。综上所述,本文的主要研究集中在新闻视频故事单元跟踪系统方法的关键技术上,如:新闻视频故事单元分割、故事单元关联分析和故事单元跟踪等,并对各关键技术进行了实验验证。这些研究不仅对新闻视频的分析和挖掘技术具有积极的影响,同时也对多媒体情报分析技术具有显着的理论和实践意义。
肖潇[7]2009年在《高分辨率全景成像系统及其视觉应用研究》文中研究指明本文工作主要围绕全景环形透镜的高分辨率成像及其视觉应用技术研究,本文中所使用的全景环形透镜可以实现无扫描的360°成像,它可以瞬间捕获围绕光轴的水平360°视场,在垂直方向上可以获得(-10°-40°)的视场,即可以实现光学系统的后方成像。因此在视频监控,机器人视觉和虚拟现实等领域有着广阔的应用前景。全景环形透镜的大视场是以分辨率的降低作为代价,因此全景环形透镜如果要应用到监控和预警中,必须解决分辨率过低的问题。本文中对该问题进行了深入的分析和研究,首先不改变现有的系统硬件条件,从信号处理方面提高全景图像的分辨率,提出了全景超分辨率图像复原算法,使用超分辨率复原算法提高系统空间分辨率的能力有限。如果要远距离探测,必须从光学系统和硬件方面提高系统的空间分辨率。本文提出了大面阵CCD成像和CMOS传感器拼接的全景成像方案,对大口径高分辨率全景成像进行了深入的研究。最后本文对全景成像在智能网络监控和智能驾驶安全系统方面进行了相关的理论研究和应用探索,实际结果表明全景在监控和机器人领域比常规的成像系统具有明显的优势,论文具体内容介绍如下:第一章介绍了全景高分辨率成像的研究背景,分析了基于中心投影法的鱼眼透镜和使用常规镜头旋转扫描成像的优缺点,建立了单反射面全景成像的几何模型并分析了不同反射面的特性,分析了全景环形透镜的结构,最后介绍了本文的研究内容和主要工作。第二章详细分析了全景环形透镜的光学特性,分别建立了非球面全景环形透镜和全球面全景环形透镜的几何数学模型,从光学原理上推导了全景的物像关系,并进行了相关的实验。详细分析了小口径全景环形透镜的景深,焦距,分辨率和转像透镜的光学结构等,最后介绍了二元光学在提高全景环形透镜衍射极限中的作用。第叁章提出了全景超分辨率图像复原算法。首先建立了成像观测模型,详细研究了全景环形透镜的分辨率特性和二维和叁维线性化过程中分辨率的不均匀问题。在单帧全景频域超分辨率中我们提出了最优叁次内核算法,详细分析了频域全景高频细节信息的恢复理论,研究并将Bezier曲面叁维插值和自适应边缘保持算法应用于全景图像质量的改善,并提出了加速算法。最后研究了多帧空域中全景的凸集投影(POCS)超分辨率复原算法。第四章研究了大口径全景环形透镜高分辨率成像系统的设计与实现。详细分析了大口径全景环形透镜的光学特性参数,研究了大面阵CCD全景成像系统,分析了系统的性能和不足之处。本文设计并实现了3个小面阵CMOS图像传感器扫描成像的方案,详细分析了3-CMOS系统理论上可以达到8000万像素的分辨率。以DSP为核心设计并实现了扫描控制系统和高速数据传输系统,对于由于电机抖动和加工精度带来的图像不稳定,研究了基于加速度计的稳像原理和算法,最后研究了小面阵图像的全景图像融合和拼接技术。第五章研究了全景视觉技术的应用。研究了基于全景的分辨率自适应智能网络监控系统,分析了分辨率自适应的原理和人脸检测算法,设计和开发了全景智能网络监控系统样机,并对其性能进行了测试。提出了基于全景视频技术的智能驾驶安全系统,研究了基于遗传算法的球面和柱面透视投影模型的全景畸变校正算法,提出了单目全景和单双目全景的VDPM,在模型小车上对系统性能进行了研究,最后介绍了基于双核处理器的系统实现。文章最后对本文所涉及的研究工作和创新点进行了总结,并展望了未来的主要工作方向。
刘文[8]2016年在《船载移动视频电子稳像方法研究》文中研究指明船载移动视频技术能够弥补船舶自动识别系统和雷达在海上弱小目标探测方面的不足,提高船舶的情景感知能力。然而,船载视频系统受船舶六自由度运动和振动等因素的影响,会产生颠簸和摇摆导致图像抖动,不利于目标检测、跟踪和识别。因此,本文研究船载移动视频的电子稳像方法,滤除图像抖动,为目标检测、跟踪和识别等应用提供稳定的视频数据。本文首先分析了船载移动视频特征,其次实现了惯性数据和视频数据的同步采集,最后分别研究了基于特征点匹配和振动测量以及基于海天线检测和遗传算法的船载移动视频电子稳像算法。在船载移动视频特征分析方面,利用惯性传感器测量船舶和摄像机振动特征,并探究其内在关系,结合摄像机成像模型,分析了图像序列的运动机理,为电子稳像研究奠定了理论基础。在数据采集方面,利用惯性传感器控制摄像机曝光的方式,实现数据同步采集,为基于惯性数据的电子稳像方法的研究提供了试验基础。在数据同步的基础上,首先研究了基于特征点匹配和振动测量的电子稳像算法,提出了自适应Harris角点检测算法,利用K均值算法自适应选取目标周围强度大且稳定的角点,基于角点的运动特征,提出了基于傅里叶级数曲线拟合和基于振动测量的运动滤波算法,试验表明,图像序列的均方误差大约降低了 68%;其次,研究了基于海天线检测和遗传算法的电子稳像算法,提出了基于惯性测量和Hough变换融合的海天线检测算法,根据当前帧海天线位置和角度,结合帧间摄像机惯性数据,预测下一帧海天线区域,试验表明,海天线检测区域面积缩小了 80%-96%,检测准确率达到100%;此外,利用相邻帧海天线运动估算图像运动矢量,建立了图像低频晃动滤波模型,利用遗传算法对模型进行求解,该模型可实现在图像损失一定的情况下,稳像效果最佳,试验表明,稳像处理后图像序列的均方误差降低了 36%-62%。本文研究成果提高了船载移动视频的稳定性,提升船舶避碰、防海盗以及海上遇险船舶和落水人员的搜寻救助能力,对保障海上人命财产安全发挥重要作用。
参考文献：
[1]. 自适应镜头探测技术的研究与实现[D]. 朱小俊. 中国人民解放军国防科学技术大学. 2002
[2]. 辅助情报分析的新闻视频挖掘技术研究[D]. 谢毓湘. 国防科学技术大学. 2004
[3]. 以足球视频为媒介的心理战及其信息生成技术研究[D]. 卜江. 国防科学技术大学. 2011
[4]. 新闻视频语义概念探测与语义检索关键技术研究[D]. 陈丹雯. 国防科学技术大学. 2014
[5]. 本体支持的视频情报分析方法与技术研究[D]. 白亮. 国防科学技术大学. 2008
[6]. 新闻视频故事单元跟踪关键技术研究[D]. 文军. 国防科学技术大学. 2008
[7]. 高分辨率全景成像系统及其视觉应用研究[D]. 肖潇. 浙江大学. 2009
[8]. 船载移动视频电子稳像方法研究[D]. 刘文. 大连海事大学. 2016