相依网络研究综述

网络相依性和相依网络研究已经成为近年来复杂网络领域的热点,但是目前对相关研究进展进行综合归纳的文献却不多见。在对国内外相关文献进行系统分析的基础上,简要介绍相依网络研究涉及的渗流理论;描述该类型网络的级联失效过程;从相依网络的子网络特性、相依边的方向和类型、子网络组合方式等三个角度对相依网络鲁棒性的研究成果进行总结;并从理论和应用两方面对未来相依网络研究的发展方向进行展望。     

基于故事的新闻视频事件专题分析方法

报道同一事件的新闻故事之间存在大量的冗余和重复,这对新闻事件的快速浏览和理解造成了巨大的困难,必须对故事之间的关系进行有效的分析及组织.文章提出一种基于故事的新闻视频事件专题分析方法.融合文本和视觉特征将报道同一事件的新闻故事聚类在一起,通过分析事件内部故事之间的相似性,获得故事之间的相互依赖关系,生成表现事件发展的专...     

视频载体的视觉暗示方法

暗示是用间接、含蓄的方法对受众进行说服和引导的一种传播手段.对目前视频载体的视觉暗示方法进行了总结,并以此提出了3个层级的暗示方法概念体系:情景级暗示、元素级暗示和显示级暗示,分别从语义表达和物理呈现两个方面来实现暗示.然后,对基于视频的视觉心理暗示在心理战中的应用进行了分析和展望.     

视频情报分析体系研究

视频情报分析是信息化条件下情报分析领域出现的一个崭新的研究方向。提出的视频情报分析体系,包括概念体系和技术体系两个部分。概念体系对视频情报分析的概念进行界定,阐明视频情报分析与其他技术之间的关联,对视频情报分析的任务和概念层次结构进行分析。根据概念体系,对视频情报分析的技术体系进行分析,明确需要研究的内容和需要解决的关键技术。     

战场态势及态势估计的新见解

为理解战场态势本质,从信息交互角度,结合耗散结构理论对战场态势和态势估计进行了全新诠释.提出战场态势本质是战场信息的有限“无序”呈现,将其视为能够出现“有序”状态的动态开放系统.由此指出态势估计即分析理解各种战场信息,利用已有知识减小战场态势熵;同时指出态势估计的研究重点是战场态势内、外交换熵.最后介绍了新的理解下态势估计的理论基础——Brusselator模型,指出了通过建立影响战场态势熵的指标体系对战场态势进行量化分析的技术途径,并说明了计算战场态势正、负熵的方法及其是否形成耗散结构的判据.     

层次化新闻视频处理框架的设计与实现

提出了一个通用的层次化新闻视频处理框架,将新闻视频处理分为句法分段、语义标注以及视频摘要三个层次,并给出了三个层次中涉及的故事单元探测、字幕探测、视频摘要等关键技术的解决方案。框架突破了传统的新闻视频处理框架仅局限于句法分段以及单媒体特征进行处理的缺陷,通过对视音频特征进行多模态的综合分析来获取新闻视频高层的语义内容。实验通过一个新闻视频处理原型系统NVPS验证了框架的可行性,重点对故事单元探测、标题探测以及口播帧探测三个算法进行了实验,实验结果分别达到88%,86%和86%的探测准确率,从而进一步证实了层次框架在新闻视频处理方面的有效性。     

基于控制环的作战网络对抗模型

战争的手段和用兵之道总是随着技术的发展而变化,借鉴网络中心战的思想,深入分析了分布式作战网络的生成机制,及其对抗行为的微观和宏观机制。在此基础上,针对信息时代由信息优势获得作战效能的本质特点,提出了控制环和行动节奏的概念,刻画不同对抗体系信息效能的差异;进而提出了作战网络的对抗模型和度量作战网络的效能指标。通过仿真实验分析,对比研究了不同网络结构(传统型、协同式和分布式)、不同攻击模式(随机打击、指控优先打击和度优先打击)对交战过程和结果的影响。     

基于触摸屏的双手交互指挥技术应用研究

在未来指挥所中为降低指挥员认知负担、提升指挥效率,采用新型的双手交互指挥技术把指挥员的日常操作技能自然地映射到人机对话中,提高交互带宽.研究基于红外光感应的多点触摸手指识别与定位技术,分析双手触摸式自然交互技术及双手触摸式自然操作的状态模型,建立双手交互通用流程并设计实现了触摸式指挥研讨系统,把这些研究成果应用于一个指...     

基于视频的心理战及其关键技术

在对传统心理战的理论及其实践进行学习、理解和分析的基础上,结合信息时代高技术战争的要求提出了一种新的基于视频的心理战理论,深入分析了基于视频的心理战信息生成系统的各个要素,并详细阐述了基于视频的心理战实施的关键技术.基于视频的心理战可以看作是信息时代高技术战争下心理战的一种具体形式,其理论是对传统心理战理论的延伸和有效补充,今后的工作将是进一步深化研究基于视频心理战的各个关键技术.     

基于OWL本体扩展的视频语义内容分析

随着可获得视频数据的快速增长,迫切需要有效的方法在语义层理解和管理视频数据。对OWL语言进行扩展,提出了V-OWL本体描述框架,支持视频内容蕴含的时空关系和不确定性关系的建模,使用基于贝叶斯网络的B-图描述模型,将V-OWL本体概念、关系映射为B-图中的节点、边,利用贝叶斯网络训练推理算法实现视频高层语义的自动推理发现。实验结果显示,V-OWL本体描述框架对复杂视频内容具有很好的描述能力,基于V-OWL的视频内容分析框架对视频高层语义探测具有较高的查准率和查全率。