检索结果-南通市图书馆

现代远距离教育 2020年第2期 91-96页

作者：尤洋王以宁张海东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117 东北师范大学传媒科学学院吉林长春130117

在教育信息化时代,智慧课堂已成为当前研究热点。本研究针对智慧课堂中教学视频与学习者认知负荷的关系问题,运用眼动实验方法和E-Prime实验方法对80名学习者的数据指标进行采集、分析,以探寻智慧课堂中内容呈现复杂度不同的教学视频与... 详细信息

在教育信息化时代,智慧课堂已成为当前研究热点。本研究针对智慧课堂中教学视频与学习者认知负荷的关系问题,运用眼动实验方法和E-Prime实验方法对80名学习者的数据指标进行采集、分析,以探寻智慧课堂中内容呈现复杂度不同的教学视频与学习者学习过程中认知负荷的关系。研究结果表明:智慧课堂中教学视频复杂度不同确实对学习者的认知负荷有比较明显的影响,结合心理学相关研究理论进一步分析可以证明智慧课堂中教学视频复杂度不同对学习者学习具有比较显著的影响。

关键词：智慧课堂视频复杂度认知负荷眼动技术

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视频复杂度自适应的H.264基本单元层码率控制方法

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电子设计工程 2012年第11期20卷 187-189,192页

作者：张剑张君昌西北工业大学陕西西安710129

为了提高JVT-H017码率控制提案中的基本单元层比特数分配方法在视频序列复杂度较高时分配的准确度,提出了一种视频复杂度自适应的基本单元层码率控制方法。利用DMAD参数来判断视频场景的复杂度,对JVT-H017的比特数分配方法进行了改进;... 详细信息

为了提高JVT-H017码率控制提案中的基本单元层比特数分配方法在视频序列复杂度较高时分配的准确度,提出了一种视频复杂度自适应的基本单元层码率控制方法。利用DMAD参数来判断视频场景的复杂度,对JVT-H017的比特数分配方法进行了改进;同时提出了一种基本单元层编码的理想情况,并以此理想情况下的比特数消耗情况来对基本单元的比特数进行修正。仿真结果表明,该方法有效地提高了视频编码的峰值信噪比(PSNR),最大可提高0.49 dB,并且输出码率更接近预定编码码率。

关键词： H.264 码率控制预测模型视频复杂度

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基于失真度估计的无参考视频质量评价

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吉林大学学报（工学版） 2013年第1期43卷 212-217页

作者：林翔宇田翔陈耀武浙江大学数字技术及仪器研究所杭州310027 浙江省网络多媒体技术研究重点实验室杭州310027

为了提高视频质量评价的精确度和通用性,提出了一种基于失真度估计的无参考视频质量评价方法。首先,利用邻近像素点之间灰度差值的数理统计特性计算局部失真度,通过对视频进行高斯滤波后的细节损失进行计算得到全局失真度,再结合这两者... 详细信息

为了提高视频质量评价的精确度和通用性,提出了一种基于失真度估计的无参考视频质量评价方法。首先,利用邻近像素点之间灰度差值的数理统计特性计算局部失真度,通过对视频进行高斯滤波后的细节损失进行计算得到全局失真度,再结合这两者估计视频整体的失真度;然后,通过帧内预测和帧间预测计算视频复杂度;最后,利用视频失真度和复杂度得到视频客观质量。实验结果表明,用本文方法可以获得很好的精确度,该方法具有广泛的通用性。

关键词：通信技术失真度视频复杂度无参考视频质量评价

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视觉假体中动态图像识别研究

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计算机工程与应用 2018年第23期54卷 162-169页

作者：赵瑛耿秀琳李琦蒋广琪谷宇内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 上海大学计算机工程与科学学院上海200444

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,... 详细信息

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辨率越高,识别所需特征信息越少,当视频像素化分辨率达到64×64或128×128时,被试者只需少量特征信息即可完成识别。

关键词：视觉假体视频复杂度识别时间识别准确率特征点提取

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基于HDFS的海量视频数据重分布算法

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计算机科学 2016年第S1期43卷 480-484页

作者：郭建华杨洪斌陈圣波上海大学计算机工程与科学学院上海200444

基于视频数据的分布式计算与基于文本类型数据的分布式计算存在很大的差异。视频数据本身是非结构化的,并且对于同样大小的视频,若其内容不同会导致任务执行消耗的时间也不同。对于简单的结构化数据,HDFS默认的负载均衡器能够解决负载... 详细信息

基于视频数据的分布式计算与基于文本类型数据的分布式计算存在很大的差异。视频数据本身是非结构化的,并且对于同样大小的视频,若其内容不同会导致任务执行消耗的时间也不同。对于简单的结构化数据,HDFS默认的负载均衡器能够解决负载均衡的问题。但是视频文件存在热点访问以及复杂度不一致的问题。使用HDFS默认的数据分布机制不能很好地解决计算负载均衡问题。因此提出了一种基于HDFS的海量视频数据重分布算法。首先对视频文件的访问次数以及历史视频分析对视频文件的访问时间进行记录;然后对数据进行量化之后将其加权作为该视频文件的负载度;最后使用文件置换手段将负载高的视频与低的视频进行置换,直到每个节点的负载达到均衡为止。实验结果表明,使用提出的数据重分布算法可以减少海量视频数据的处理时间。

关键词： HDFS 数据重分布视频复杂度视频热度

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