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多样性“多重描述”(MD)源编码在信道中存在先验未知数量的擦除包时保证了良好的降级。对于两个包的情况,一个简单的编码方案包括对源进行因子2的过采样和delta-sigma量化。该方法成功地应用于基于jpeg的有损包网络图像编码,在离散余弦变换(DCT)域内进行插值和分割。

视频监控及其应用在现代生活中越来越普遍。在视频监控系统中,视频编码作为一项关键的使能技术,决定了监控视频的有效传输和存储。为了满足视频监控系统的实时性或时效性要求,通常采用先进的高效视频编码(HEVC)标准的低延迟(LD)配置对监控视频进行编码。

rgb -热显著目标检测(SOD)是对可见光图像和相应的热红外图像中常见的显著区域进行分割,我们称之为RGBT SOD。现有的方法没有充分挖掘和开发图像内容的不同形态和多类型线索的互补性的潜力,这对获得准确的结果起着至关重要的作用。

我们提出了一个神经网络模型,利用仿射变换和自适应空间变化滤波器从两个参考帧估计当前帧。与现有的深度帧预测方法相比,估计仿射变换允许使用更短的滤波器。预测帧作为当前帧编码的参考帧。

目前流行的广角相机和鱼眼相机所拍摄的图像普遍存在径向畸变。尽管畸变校正的历史很长,但从单个畸变图像中准确估计畸变参数仍然具有挑战性。主要原因是这些参数隐含在图像特征中,影响了网络对失真信息的充分学习。

当有异常值存在时,椭圆拟合的性能会显著下降,这可能是边缘检测过程中物体遮挡、镜面反射或其他物体造成的。在本文中,我们提出了一种椭圆拟合方法,对异常值具有鲁棒性,从而在异常值存在时保持稳定的性能。

步态识别的目的是通过步态识别人的身份。步态识别具有非接触性和远距离性的特点,与人脸和指纹识别相比具有独特的优势。交叉视角步态识别是一项具有挑战性的任务,因为视角的变化会对步态的轮廓产生很大的影响。

亲属关系识别是研究两个不同个体之间是否存在亲属关系的一项重要研究。一般来说,基于面部相似度,孩子比其他孩子更像他/她的父母。这些相似之处是由于基因遗传的面部特征,孩子和他/她的父母共享。现有的亲属识别研究大多集中在完整的面部图像上寻找亲属相似性。

街景变化检测(SSCD)的目标是在给定的街景图像对之间定位在不同时间捕获的变化区域,这是计算机视觉界的一项重要而富有挑战性的任务。解决SSCD任务的直观方法是将提取的图像特征对进行融合,然后直接度量不同的部分,生成变化图。

现有的神经结构搜索(NAS)方法通常将搜索空间限制在一个固定宏结构的预定义块类型上。然而,如果NAS不考虑块提议搜索(BPS),这种策略将限制搜索空间并影响体系结构的灵活性。因此,块结构搜索在以前的NAS工作中一直是瓶颈。在本文中,我们提出了一种新的进化算法,称为latency EvoNAS (LEvoNAS),用于块结构搜索,并通过开发一种新的两阶段框架,称为block Proposal NAS (BP-NAS),将其纳入到NAS框架中。

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