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1. 基于矢量量化和深度优先搜索的轨迹分布模式学习算法

袁和金张艳宁周涛

计算机应用

摘要（1473）

PDF （1081KB）（802）

在对轨迹流矢量进行量化编码的基础上，提出了一种基于深度优先搜索的轨迹分布模式提取算法，生成了能够描述轨迹分布的序列模式图，并给出了与之相应的异常检测和行为预测方法。对不同场景的可见光和红外序列图像的实验表明，本文方法不仅能够学习轨迹中流矢量的分布，而且能够反映它们之间的时序关系，可以应用于室外复杂场景的目标异常行为检测。

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2. 基于提升框架的实时视频降噪方法

杜振华张艳宁郑江滨袁和金

计算机应用

摘要（1468）

PDF （935KB）（970）

针对基于离散小波变换的视频降噪方法难于实时处理的问题，提出了一种基于提升框架的可实时处理的视频降噪方法。首先，对每帧图像利用提升框架进行多级小波分解，得到尺度系数和小波系数；然后，对不同层次的小波系数采用软阈值收缩方法进行滤波；小波逆变换后，利用时间域滤波方法进一步提高降噪效果。实验结果表明，该方法具有较好的实时性和去噪效果。