导读:本文包含了内容自适应论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,内容,印章,轮廓,算法,复杂度,高效。
内容自适应论文文献综述
朱益中,陈勇,杨煜红,王建伟[1]（2019）在《内容自适应编码的研究与应用实践》一文中研究指出本文探讨了内容自适应编码的背景和研究现状,并探索实践了基于内容自适应的预测模型,证实内容自适应编码能获得比传统ABR方案更优的效果,在降低码率的同时达到较好的主观质量一致性。(本文来源于《广播与电视技术》期刊2019年08期）
刘小杰,施云惠,丁文鹏,尹宝才[2]（2019）在《基于内容的自适应插值滤波器在无损视频编码中的应用》一文中研究指出为了解决高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间运动补偿中亚像素插值使用的固定插值滤波器无法自适应于视频序列内容所造成的预测精度下降的问题,针对HEVC无损压缩提出一种自适应插值滤波器方案.该方案通过极小化帧间预测误差得到自适应插值滤波器,对所有的帧间编码块通过自适应插值滤波器来获取亚像素预测像素块,自适应减少帧间预测误差,从而提升整体编码性能.将该方案应用于HEVC参考软件HM (HEVC test model) 12. 1中,实验结果表明,在不影响编解码端时间复杂度的情况下,所提出算法的压缩效率在low delay P和low delay B配置文件下分别比HEVC无损压缩效率平均提升1. 32%和0. 69%.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2019年04期）
杨琳,何书前,石春[3]（2019）在《基于视频内容自适应拉格朗日参数选择的HEVC率失真编码优化》一文中研究指出传统视频混合编码框架采用率失真优化技术实现最优的率失真压缩性能。本文针对新一代高效视频编码标准HEVC,提出了一种新的视频内容相关的拉格朗日参数自适应优化算法。该算法研究视频时空预测编码的内容复杂度,将时间运动差异复杂度和空间梯度强度引入率失真模型,得到了视频内容复杂度的自适应拉格朗日参数。实验结果表明,与传统的量化参数相关率失真优化方法相比,该算法在没有增加额外计算复杂度的情况下,低延时-P和低延时-B配置环境下分别平均节省了3.6%和3.5%的码率,最高节省7.2%的码率,明显提高了率失真编码性能。(本文来源于《电视技术》期刊2019年03期）
吴学谦,曹纭,赵险峰,刘长军[4]（2018）在《针对Seam-carving图像篡改的内容自适应检测方法》一文中研究指出针对借助于Seam-carving缩放技术实现的数字图像篡改,本文提出了一种内容自适应的检测方法。该方法考虑了Seam-carving的操作特点,首先对待测图像中高度疑似篡改区域进行定位,进而仅基于定位的区域进行特征提取及分类。该方法在特征计算时剔除了篡改发生可能性较小的区域带来的影响,从而能够有效提高所提特征的代表性。在特征选择方面,本文选用了扩展Markov特征对Seam-carving操作引起的像素间相关性破坏程度进行度量,实验表明,与先前的非自适应方法相比,新方法在针对性检测有效性方面有着明显的优势。(本文来源于《信息安全学报》期刊2018年06期）
陈秉试[5]（2018）在《VICN中节点密度自适应的内容发现策略》一文中研究指出为提高车载信息中心网络(Vehicular Information Centric Network,VICN)中内容发现效率和转发准确率,提出面向节点密度自适应性的内容发现策略(Adaptive Strategy of Content Discovery against Node Density,ASCD-ND)。节点通过邻居HELLO包感知局部节点密度。在节点密度高时采用De M(Dense Mode)模式,通过轻量级的探测包和反馈包交互,在大流量网络中抑制网络开销;在节点密度低时采用SpM(Sparse Mode)模式,通过多源多路径的兴趣包广播和内容反馈,在低连通度网络中提高数据分组到达率。同时,通过概率因子调整两种模式执行比例,实现对不同节点密度场景的平滑切换。仿真结果表明,提出的方案能有效实现不同节点密度下网络开销和内容发现率的权衡,提高了传输效率和数据分组到达率。(本文来源于《通信技术》期刊2018年11期）
魏明桦,郑金贵[6]（2019）在《自适应目标与内容匹配的层级图像分割算法》一文中研究指出针对超度量轮廓图(ultrametric contour map,UCM)层级图像分割算法对轮廓适应性弱、层级匹配能力较弱且分割碎片较多等问题,提出了一种自适应目标与内容匹配的改进UCM层级图像分割算法。该算法首先使用"轮廓盒子"提取图像关键轮廓,然后使用加权分水岭算法合并区域,提升轮廓适应性,并产生UCM层级树;随后,采用动态规划的方式自适应完成目标与内容匹配,最后使用调整尺度后的UCM层级树完成图像分割。在BSDS500数据集上进行了分割实验,实验结果表明提出的算法在各项分割指标上获得了显着的提升。分割掩盖率(segment cover,SC)、概率边缘指标(probabilistic region index,PRI)和信息变化率(information variation,IV)叁个衡量指标分别在最优数据集尺度(optimal dataset scale,ODS)和最优图像尺度(optimal image scale,OIS)上获得了最佳的效果。UCM层级树通过尺度的调整,能够保证相同尺度的层级分割为同一层,减少了分割碎片,保证了层级匹配。该算法在分割精度上超越了当前大多数主流图像分割算法,同时保证时间复杂度在同一个级别。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年04期）
刘文丽[7]（2018）在《票据印章内容自适应提取通用技术研究》一文中研究指出针对目前没有较通用高精度票据印章的提取方法和较通用高精度票据印章内容提取方法的问题,本文提出了一套票据印章内容自适应提取通用方法。该套方法包括基于票据印章不同清晰程度的票据印章的提取技术和一种不依赖印章形状的票据印章内容的自适应提取技术,即基于最优点回放技术的印章内容提取方法。而基于票据印章不同清晰程度的票据印章的提取技术包括RGB颜色模型最优阈值自适应选择。针对票据印章不同清晰程度做最优提取方法的选择,能确保对应票据印章的提取精准度较高和较通用。基于最优点回放技术的印章内容提取方法主要利用了卷积神经网络中卷积层的窗口滤波技术,通过寻找印章二值图像中像素值的集中区域来进行印章中字体的较精准定位分割。因此,该算法可以不依赖印章本身的形状进行印章内容的提取,从而可以通用于不同形状的印章。本文票据印章内容自适应提取通用方法的自适应性主要体现在以下两个方面。一方面,在从票据中提取印章的过程中,通过一种阈值选择法实现了印章提取方法的自适应选择。另一方面,在实现基于最优点回放技术的印章内容分割定位的过程中,对滤波窗口的尺寸、印章边框的宽度、最优点间距等一系列参数实现了自适应的选取。即在印章内容提取时,可以针对给出的不同的印章图像自适应的选取对于该图像最合理的参数。同时,在输出文字的字体矫正及排序部分,提出了一种通用于弧形印章的且不需要极坐标转化的印章字体自适应矫正及排序方法,最终实现对弧形印章的字体较高精度矫正及顺序输出。实验表明,本文的票据印章内容自适应提取通用方法可行和有效,且有较好的通用性。当利用OCR对用本文提取出的票据印章内容进行识别时,正确识别率高达85%。(本文来源于《青岛大学》期刊2018-05-18）
何锡嘉,刘益妙,陆庭希,曾丽蓉[8]（2018）在《ESP自适应英语慕课小尺度评价内容与效果分析》一文中研究指出作为ESP慕课评价的重点方法之一,ESP慕课自适应小尺度评价不仅关系着学校的英语教学水平,而且对学生的学习态度和思维能力也具有重要影响。基于此,将ESP慕课自主学习评价内容与效果作为研究对象,首先对ESP自适应英语慕课小尺度评价情况展开了论述,进而分析了评价效果,旨在提高学生的英语学习能力。(本文来源于《现代职业教育》期刊2018年13期）
莫佳,谭素琴[9]（2018）在《基于边缘检测的内容自适应叁进制隐藏研究与实现》一文中研究指出讨论了信息隐藏基本机理,阐述了图像边缘检测方法,设计了内容自适应的叁进制隐藏算法.首先利用Canny算子分析出图像纹理及边缘部分,从而得到载体图像纹理分布,形成隐藏空间;然后使用LSBM方法随机在隐藏空间写入-1,0,+1.仿真结果表明,与其他方法相比,该隐写算法具有较好的抗检测性,隐蔽性和图像保真性.(本文来源于《海南热带海洋学院学报》期刊2018年02期）
许益通,张冰雪,赵逢禹[10]（2018）在《基于学习风格的自适应学习内容推荐研究》一文中研究指出为了改善传统自适应学习系统对学习者学习效果提高不明显的问题,基于Felder-Silverman学习风格模型理论提出了一种自适应学习内容推荐模型。通过Auto-kg算法构建学习内容知识图谱,以学习者的学习风格为基础,设计自适应学习内容推荐策略,实现学习内容的自适应推荐。本文通过开发自适应学习内容推荐系统,设计实验和数据分析验证模型的有效性,结果表明该推荐模型对学习者的学习效果的提高较为明显。自适应学习内容推荐模型应用于传统自适应学习系统能够有效的改善学习者的学习效果。(本文来源于《软件》期刊2018年04期）
内容自适应论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间运动补偿中亚像素插值使用的固定插值滤波器无法自适应于视频序列内容所造成的预测精度下降的问题,针对HEVC无损压缩提出一种自适应插值滤波器方案.该方案通过极小化帧间预测误差得到自适应插值滤波器,对所有的帧间编码块通过自适应插值滤波器来获取亚像素预测像素块,自适应减少帧间预测误差,从而提升整体编码性能.将该方案应用于HEVC参考软件HM (HEVC test model) 12. 1中,实验结果表明,在不影响编解码端时间复杂度的情况下,所提出算法的压缩效率在low delay P和low delay B配置文件下分别比HEVC无损压缩效率平均提升1. 32%和0. 69%.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
内容自适应论文参考文献
[1].朱益中,陈勇,杨煜红,王建伟.内容自适应编码的研究与应用实践[J].广播与电视技术.2019
[2].刘小杰,施云惠,丁文鹏,尹宝才.基于内容的自适应插值滤波器在无损视频编码中的应用[J].北京工业大学学报.2019
[3].杨琳,何书前,石春.基于视频内容自适应拉格朗日参数选择的HEVC率失真编码优化[J].电视技术.2019
[4].吴学谦,曹纭,赵险峰,刘长军.针对Seam-carving图像篡改的内容自适应检测方法[J].信息安全学报.2018
[5].陈秉试.VICN中节点密度自适应的内容发现策略[J].通信技术.2018
[6].魏明桦,郑金贵.自适应目标与内容匹配的层级图像分割算法[J].计算机科学与探索.2019
[7].刘文丽.票据印章内容自适应提取通用技术研究[D].青岛大学.2018
[8].何锡嘉,刘益妙,陆庭希,曾丽蓉.ESP自适应英语慕课小尺度评价内容与效果分析[J].现代职业教育.2018
[9].莫佳,谭素琴.基于边缘检测的内容自适应叁进制隐藏研究与实现[J].海南热带海洋学院学报.2018
[10].许益通,张冰雪,赵逢禹.基于学习风格的自适应学习内容推荐研究[J].软件.2018