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1. 基于尺度自适应局部时空特征的足球比赛视频中的多运动员行为表示

王智文, 蒋联源, 王宇航, 王日凤, 张灿龙, 黄镇谨, 王鹏涛

计算机应用 2016, 36 (8): 2134-2138. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.08.2134

摘要（431）

PDF （777KB）（348）

为提高足球比赛视频中的多运动员行为识别的准确率，提出一种基于尺度自适应局部时空特征的足球比赛视频中的多运动员行为表示方法，利用时空兴趣点来表示足球比赛视频中的多运动员行为。首先将足球比赛视频序列中的多运动员行为看作是三维空间中的时空兴趣点的集合，然后采用直方图量化技术将时空兴趣点集合量化为维数固定的直方图（即时空单词），最后采用K-means聚类算法生成时空码本。在聚类生成码本之前，对每个时空兴趣点都进行了归一化，以保证其缩放和平移不变性。实验结果表明，该方法能够大大减少足球比赛视频中的多运动员行为识别算法的计算量，显著提高识别的准确率。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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2. 多特征方计算优化策略

秦泽王日凤张师超郭燕萍曾德胜

计算机应用

摘要（1497）

PDF （1090KB）（819）

多特征方用于计算复杂的数据挖掘查询，在2n个粒度进行多个依赖的复杂聚集计算。现有的立方体粒度计算技术可以有效计算分布和代数多特征方，针对整体多特征方提出了优化策略：先将立方体水平分块，然后采用冰山查询技术动态选择数据以及局部分布聚集特性优化计算过程。该优化策略既减少了计算复杂度又节省了聚集计算时间，实验结果表明该计算策略比基本的解决方法性能提高一倍以上。

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3. 大型时态数据库中的Burst 模式挖掘

张师超曾德胜王日凤谢冲

计算机应用

摘要（1706）

PDF （1067KB）（742）

首先分析了挖掘整个大型时态数据库时可能存在的两个问题，提出了解决的一种新方法。该方法采用“先分后合”的思想：先将大型数据库划分成多个小型数据集，接着对这些数据集进行四次裁剪后再进行综合评价，最后挖掘出潜在的Burst 模式。实验结果表明，该方法准确有效。挖掘出的Burst模式给公司决策者在制定决策的时候提供参考帮助和支持。