视音频编解码技术发展现状和展望(四)

合集下载

音视频编解码技术的现状与发展

音视频编解码技术的现状与发展

音视频编解码技术的现状与发展随着互联网的普及和网络速度的提升,音视频资讯的获取变得越来越容易。

我们可以随时随地打开手机或电脑,观看视频、听音乐。

但是,这些视频和音频文件都离不开一个重要的技术——编解码技术。

本文将会探讨音视频编解码技术的现状与发展。

一、什么是编解码技术?在了解编解码技术的现状和发展前,我们需要先了解编解码技术是什么。

简单来说,音视频编解码技术就是把多媒体信号经过压缩算法转化为压缩格式的技术,以便于传输、存储和处理。

音视频编解码技术分为编码和解码两个过程,编码器把采集到的音视频数据压缩为压缩格式的数据,解码器把压缩格式的数据解压缩还原为原始音视频数据。

二、音视频编解码技术的现状1.国际标准的制定随着技术的发展,音视频编解码技术也在不断地被探索和研究,多种音视频编解码技术涌现出来并被广泛使用。

但是,如果缺乏统一的国际标准,那么不同厂商的设备和软件之间就会出现互不兼容的问题。

为了解决这个问题,国际标准组织ITU-T、ISO、IEC联合制定了许多音视频编解码标准,如H.264、H.265、MPEG-4、MPEG-2、VP9等等。

这些标准规定了音视频编解码的各种规范和参数,使得音视频编解码技术得到了广泛应用。

2.压缩效率的提升音视频编解码技术的核心之一就是压缩技术。

在压缩技术优化的过程中,压缩效率的提升一直是音视频编解码技术的发展方向之一。

现在,H.264是市场上最为流行的视频编码标准之一,其压缩后的视频质量和压缩比(压缩前和压缩后的数据量之比)都很优秀。

除此之外,H.265标准也日渐流行,在保证视频质量的前提下,其压缩比可以达到更高的水平。

3.应用领域的不断扩展音视频编解码技术应用领域的不断扩展也是其现状之一。

在早期,音视频编解码技术主要被应用在广播电视等领域。

随着技术和网络的发展,音视频编解码技术被应用到更多的领域,如在线视频、视频会议、社交应用、游戏直播等。

随着人们对视频沟通需求的不断增长,音视频编解码技术的应用领域将会更加广泛。

浅谈数字视音频编解码与电视传输网络技术

浅谈数字视音频编解码与电视传输网络技术

计算机与网络李晓辉山东省临沂市广播电视台电子科技技术的稳定发展,为人们的日常生活带来了更多便捷,数字视音频信息处理技术作为家庭网络通信的重要技术,数字解码压缩与网络传输技术的应用,作为核心必须要得到重视。

本文主要围绕数字视音频编解码与电视传输网络技术的应用开展分析,并阐述了实际应用要点,仅供参考。

广播电视正在朝向数字化方向发展,而且通信越来越无线化。

网络越来越宽带化,储存的容量不断拓展,再加上近几年涌现出的数字压缩传输等新型科学技术,视音频压缩技术及数字传输技术应用越来越广泛。

技术越来越成熟,提高了数字音频节目压缩效率,能够实现数字化传输,为各项工作的应用提供了帮助。

数字视音频编解码技术数字视音频编解码技术涉及到的内容相对较多,再加上信源编码作为信息领域研究的重要组成具有一定的难度。

无论是哪种音频系统都需要遵循音频编码标准,这样可以通过激光视盘机、数字电视等多种电子产品进行优化,从而最大化发挥音视频编解码的效果。

实际应用过程中,为了确保图像质量得到保障,并具有较高的压缩率,需要合理地运用多种压缩技术,如比较常见的无失真压缩技术、有损压缩技术和频带压缩技术。

每一种压缩技术的应用都有一定的差异,所以为了能够最大化发挥各项压缩技术的优势,必须要事先对其有充足的了解,才能做好更全面的优化,最大化发挥技术应用的效果,使得数据传输率及传输质量得到不断提咼。

视讯技术在实际应用的过程中,需要根据实际情况将视频编码的图像数据进行压缩,为了能够全面保障图像编码质理的能力。

随着人工智能、大数据等技术的持续发展,结合视频技术的边缘计算将在网络边缘位置,为更多的垂直行业提供实时的智能化视频服务,扩展边缘视频的应用边界。

总的来说,不同场景案例的整体架构都符合“端边云”基本特征,面向视频领域的边缘计算的全面发展,也促进了边缘视频技术(边缘存储技术、边缘视频编解码技术、边缘视频智量,还应该注重对各项编辑过程中所产生的问题进行分析,为满足先进视频编码技术的各种需求组建联合视频工作组,在现有的基础上继续开发多种视频编码标准。

H.264编码技术和发展趋势

H.264编码技术和发展趋势
作者简介 : 鲁
敏 (9 8 ) 男 , 16 一 , 工程 师, 主要从事广播 电视技 术工作.
2 8 0 5
维普资讯
鱼 敏:.6 编码技术和发展趋势 H 24

塑 96 0 年第2 期 1
因为画面图像 的左右 、 上下肯定都有一定的相关性 , 所
持 网络 中的视 频流 媒体 传 输 ; 支持 不 同 网络 资 源 下 的 分级 编码传 输 , 大大 节 省 用 户 的下 载 时 间和 数 据 流 量
组建的联合视频组共同制 定的新数字视频编码标准。 IU—T( 际 电 联 ) 定 的 标 准 有 H 2 1 H. 6 、 T 国 制 . 6 、 2 3
H.6 24是 在 MP G一2、 E 一4技 术 基 础 之 上 E MP G
建立的 , 在概念上可分 为视频编码层 ( L ) V C 和网络抽 象层 ( A ) N L 两层 , 它们分别完 成了高编码效率和 网络 友好 性 的任务 。其 编 解 码 流 程 主 要包 括 5个 部 分 ; 帧
文献标识码 : B
H 2 4编 码 技 术 和 发 展 趋 势 .6
口鲁 敏 ( 青岛市广播电 视局城阳广电 中心, 东青岛26 9 山 61 ) 0

要 : 03 自20 年推 出 H 2 4 .6 视音频编解码标准以来, .6 H 24迅速在 I e t n me 网和视音频领域得到普 t
1 H.6 2 4的定义
码 ( A L ) 内容 自适 用 二 进 制 算 法 ( A V 编 码 CVC和 C B C)
H 24是 20 年 3月发布 的一种高性能 的视频 .6 03
编解 码技术 , 是 由 IU— 它 T T和 IO 两个 国际组 织联 合 S

音频行业发展趋势及相关技术趋势

音频行业发展趋势及相关技术趋势

音频行业发展趋势及相关技术趋势随着技术的不断发展和音频行业的不断壮大,音频领域的发展趋势也在不断的变化和潜在。

今天,我们将探讨音频行业发展趋势及相关技术趋势。

一、音频行业的发展趋势随着数字时代的到来,音频行业逐步由传统的模拟制造转为数字制造,并且随着智能化、网络化、社交化等现象的出现,音频行业的发展必然会与这些趋势紧密结合。

以下是几个主要的音频行业的发展趋势:1、移动终端随着移动设备的普及和3G/4G等无线网络的广泛应用,音频行业的用户群体将不断扩大。

因此,移动终端依然是音频行业的重要发展方向。

2、音乐流媒体在音频领域,流媒体音乐服务将成为未来发展的主导形式之一。

通过音乐流媒体,消费者可以访问到大量的、全球的音乐数据。

同时,内容制作者能够跨越地理限制更加轻易地发布音频作品,以吸引更多的听众。

3、智能化智能音频将成为未来的主流。

以智能音箱为例,它们配备了人工智能语音助手,可执行各种任务,如搜索铃声、音乐、天气等,这将显著改善用户体验。

通过人工智能语音交互和合成技术,智能音频也可以实现更多的混合和新颖的体验,让用户更多地突破听觉界限。

二、相关技术趋势除音频行业的发展趋势外,技术也在不断地突破和发展,以下是几个主要的技术趋势:1、虚拟现实在虚拟现实技术的帮助下,用户可以在更加重视的音频环境中进行沉浸式的交互体验。

随着虚拟现实技术的不断拓展和深入,沉浸式音频体验将会更加普遍。

举个例子,你戴上虚拟现实头盔,就仿佛置身于现场,可以体验现场音乐演出前排的沉浸式音效。

2、3D音频和空间音频3D音频和空间音频可被视作对传统音频“平面”的一种补充。

通过这些新技术,用户可以在听音效果上得到更加丰富和生动的体验。

结合虚拟现实技术,通过空间音频用户可以体验仿佛置身于现场的效果。

研究表明,空间音频体验的增强可使听众更好的记忆他们听到的内容。

3、人工智能人工智能技术将会在音频行业各个领域施加影响,如音乐推荐、语音合成、音频识别等。

2024年数字电视编解码器市场前景分析

2024年数字电视编解码器市场前景分析

数字电视编解码器市场前景分析概述随着数字化技术的迅猛发展,数字电视编解码器市场正以惊人的速度扩大。

数字电视编解码器是数字电视系统中不可或缺的部分,它负责将数字电视信号转化为可视的图像和声音。

本文将对数字电视编解码器市场的前景进行详细分析。

市场规模数字电视编解码器市场近年来呈现出强劲增长的态势。

随着全球数字化转型的推进,越来越多的家庭将传统的模拟电视转向数字电视。

加上数字电视解决方案的不断推陈出新,数字电视编解码器市场规模得以迅速扩大。

根据行业报告,预计到2025年,全球数字电视编解码器市场规模将达到XX亿美元。

市场在亚太地区最为活跃,预计占据全球市场份额的XX%。

市场驱动因素1.数字化转型推动市场增长:随着全球范围内数字电视化的持续推进,数字电视编解码器市场需求稳定增长。

政府对于全面推动数字化转型的政策支持和资金投入,推动了数字电视编解码器市场的扩大。

2.高清内容的普及:随着高清内容产业的蓬勃发展,越来越多的消费者对高清质量的数字电视内容有了更高的需求。

数字电视编解码器作为实现高清内容播放的必备设备,市场需求不断上升。

3.5G技术的发展:5G技术的普及将极大提升数字电视的传输速度和质量,进一步推动了数字电视编解码器市场的发展。

高速稳定的5G网络为数字电视编解码器的运行提供了良好的基础,为市场的增长创造了有利条件。

市场挑战1.市场竞争加剧:数字电视编解码器市场竞争激烈,市场参与者众多,产品同质化程度较高。

为了在激烈的市场竞争中脱颖而出,厂商需要不断创新、提高产品性能,并降低成本。

2.专利技术限制:在数字电视编解码器市场,专利技术对于厂商来说具有重要意义。

某些技术的专利掌握在少数厂商手中,其他厂商进入市场时可能会受到技术限制,从而增加了市场准入的难度。

3.法规与标准的变化:数字电视编解码器市场受到政府政策和技术标准的影响较大。

频繁变化的法规和标准对厂商的生产和销售带来一定的不确定性,需要不断跟进和调整。

2023年视频解码器行业市场分析现状

2023年视频解码器行业市场分析现状

2023年视频解码器行业市场分析现状视频解码器是一种对视频进行解码的设备或软件,用于将压缩的视频数据解码为可视化的图像和声音。

随着互联网的快速发展和视频内容的普及,视频解码器行业也迅速崛起。

这篇文章将对视频解码器行业的市场分析进行现状分析。

在过去几年中,视频解码器行业经历了快速的增长。

这主要是由于以下几个因素的影响:1. 视频内容的快速增长:随着互联网带宽的扩大和4G、5G等移动网络的普及,视频内容的数量和质量都得到了显著提升。

越来越多的用户愿意通过在线视频平台观看电影、电视剧和短视频等内容,这就需要视频解码器进行解码和播放。

2. 视频编码技术的发展:视频编码技术的快速发展也推动了视频解码器行业的增长。

目前最常用的视频编码标准是H.264和H.265,它们通过对视频进行压缩来减少数据传输和存储的成本。

视频解码器需要能够对这些编码标准进行解码,以便将压缩的视频转换为可视化的图像和声音。

3. 移动设备的普及:移动设备市场的快速增长也为视频解码器行业带来了机会。

越来越多的人使用智能手机和平板电脑观看视频内容,这就需要视频解码器进行解码和播放。

同时,移动设备的处理能力也得到了显著提升,可以更好地支持高清视频解码。

尽管视频解码器行业在过去几年中取得了快速增长,但仍然面临一些挑战和竞争:1. 压缩技术的不断发展:视频压缩技术在不断发展,新的视频编码标准不断出现。

尽管H.264和H.265目前是主流的编码标准,但未来可能会出现更先进的压缩技术。

视频解码器行业需要紧跟技术发展的步伐,不断更新和升级解码器,以适应不断变化的市场需求。

2. 市场竞争的加剧:随着视频解码器行业的增长,市场竞争也日益激烈。

许多公司进入这个行业,提供各种各样的视频解码器产品和服务。

在这种竞争环境中,视频解码器企业需要不断提高产品质量、降低价格,以赢得市场份额。

3. 视频内容版权的问题:视频解码器行业还面临着版权问题。

一些视频内容提供商对其内容进行了版权保护,视频解码器需要确保只有经过授权的用户可以观看受版权保护的内容。

音频网络传输技术的发展与应用

音频网络传输技术的发展与应用

音频网络传输技术的发展与应用近年来,随着互联网的迅猛发展和信息技术的不断革新,音频网络传输技术也得到了极大的进步和应用。

本文将从技术发展的历程、应用场景以及未来趋势等方面,对音频网络传输技术的发展与应用进行探讨。

一、技术发展的历程1.1 传统音频传输技术的局限性传统的音频传输主要依赖于有线线路,如电话线、传统广播等。

这种传输方式存在着传输距离短、传输质量受限、成本高等问题,无法满足现代社会对音频传输的多样化需求。

1.2 数字化和网络化的革新随着数字化技术的发展,音频信号能够被转化为数字信号进行网络传输。

数字音频技术的出现,使得音频传输不再受到传统线路的限制,可以通过互联网进行远程传输。

同时,网络带宽的提升也为音频传输提供了更广阔的空间。

1.3 音频编解码技术的突破为了提高音频传输的效率和质量,音频编解码技术也得到了快速的发展。

各种音频编解码算法的出现,使得音频数据能够更好地进行压缩和恢复,从而提高了传输效率和音质。

二、应用场景2.1 音乐和娱乐领域随着音频网络传输技术的发展,现在人们可以通过互联网随时随地收听音乐、观看视频等。

各种音频在线平台如音乐App、视频网站等的出现,使得音乐和娱乐变得更加便捷和丰富。

用户只需连接网络,便可畅享高品质的音频内容。

2.2 会议和教育领域音频网络传输技术的应用还扩展到了会议和教育领域。

通过网络进行音频会议,可以实现不同地域之间的沟通和交流,提高工作效率。

同时,在线教育平台也借助音频网络传输技术,为学生提供高质量的远程教育服务。

2.3 车载音频系统随着智能汽车的快速发展,车载音频系统也得到了很大的改进。

通过将音频系统与互联网连接,车主可以随时收听在线音乐、订阅有声读物等。

音频网络传输技术的应用使得驾车过程更加愉悦和丰富。

三、未来趋势3.1 更高的音质和传输速度随着网络带宽的进一步提升,未来音频网络传输技术将会更加普及和发达。

新一代音频编解码技术的应用,将进一步提高音频传输的质量和传输速度,使用户可以享受更高品质的音频体验。

2024年数字信号处理器市场发展现状

2024年数字信号处理器市场发展现状

2024年数字信号处理器市场发展现状背景介绍数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP)是一种专门用于数字信号处理的微处理器,具有高效、快速、低功耗等特点。

数字信号处理器的应用在通信、音频、视频等领域得到广泛应用。

随着通信技术的迅猛发展,数字信号处理器市场也展现出了蓬勃的发展态势。

市场规模根据市场调研数据显示,数字信号处理器市场规模在过去几年持续增长。

预计到2025年,全球数字信号处理器市场规模将超过1000亿美元,年复合增长率达到X%。

应用领域数字信号处理器在各个领域都有广泛的应用。

其中,通信领域是数字信号处理器应用最为广泛的领域之一。

数字信号处理器在通信中的应用包括信号解调、调制解调、编解码等。

此外,数字信号处理器在音频领域有着重要的地位,可以实现音频信号的压缩、增强、降噪等处理。

在视频领域,数字信号处理器可以进行视频编解码、图像处理等。

此外,数字信号处理器还在雷达、医疗、汽车电子等领域得到了广泛应用。

技术趋势数字信号处理器的发展离不开技术的推动。

当前数字信号处理器市场的技术趋势主要包括以下几个方面:1. 高性能随着通信和多媒体应用的迅猛发展,用户对于数字信号处理器性能的要求越来越高。

数字信号处理器需要具备高处理能力和低延迟的特点,以满足复杂的信号处理需求。

2. 低功耗低功耗是数字信号处理器市场的一个重要趋势。

数字信号处理器需要在提供高性能的同时保持低功耗,以应对移动设备的发展和节能环保的需求。

3. 集成化随着半导体工艺的进步,数字信号处理器市场向着集成化发展。

集成化的数字信号处理器可以减少系统的成本和占用空间,并提高整体性能。

4. 实时性实时性是数字信号处理器市场的一个重要需求。

数字信号处理器需要能够快速响应和处理信号,以满足实时通信、音视频等应用的要求。

市场竞争格局数字信号处理器市场竞争激烈,主要厂商包括德州仪器(Texas Instruments)、美国ADI公司(Analog Devices Inc.)、NXP半导体等。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

视音频编解码技术发展现状和展望(四)4视音频编解码技术展望由于数字视频编码的核心是对信号进行压缩,所以不断提高编码压缩效率仍是混合编码的主要发展目标。

但是追求更高的压缩效率需要对传统的“变换+运动补偿+基于视觉的量化+熵编码”框架有所突破,给视频编码性能带来新的提升。

可伸缩的视频编码技术因为具有良好的网络适应性,所以围绕它的应用,尤其是网络环境下的应用,会越来越多。

可以预见,在未来的网络视频监控中,可伸缩技术将是保证网络传输质量的一个重要实现技术。

而多视点编码方法的研究会集中在多视点视频的采集与校准,场景深度及几何信息获取(立体匹配),多视点视频编码,多视点视频通信,新视图渲染以及最终的交互或立体显示等6大关键上,这些技术的突破会为自由视点电视(FTV)、立体电视(3DTV)和沉浸感视频会议的应用提供技术支持。

作为SVC、MVC等各类视频编码的基础,混合框架的编码仍有很强的生命力。

同时随着网络、通信、娱乐业对数字媒体的广泛需求,A VS、H.264这一代标准被普遍接受,相应的产品开发工作相当重要。

包括编解码芯片、整机和系统。

应用领域涉及数字电视、卫星电视、移动电视、手机电视、网络电视、时移电视机、新一代光盘存储媒体、安防监控、智能交通、会议电视、可视电话、数字摄像机等等。

其中,安防监控领域是音视频编解码技术的主要应用领域之一。

编解码技术在这个领域的应用,需要结合安防监控领域的特殊需求进行研究。

只有在这个方向掌握有自主知识产权的核心技术,我国的安防监控产业才能健康持续的发展。

5 参考文献1. ThomasWiegand, G.J.S., Senior Member, IEEE, Gisle Bjøntegaard, and Ajay Luthra, SeniorMember, IEEE, Overview of the H.264/AVC Video Coding Standard. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2003. 13(7): p. 17.2. 周秉锋, 郑.叶., JVT草案中的核心技术综述.软件学报, 2004. 15(1): p. 11.3. Ostermann, J., Hybrid Coding: Where Can Future Ga ins Come from?” 2005.4. Julien Reichel, H.S., Mathias Wien, Scalable Video Coding – Working Draft 2, JVT, Editor.2005.5. Dr Francesco Ziliani, J.-C.M., Scalable Video Coding In Digital Video Security. 2005. p. 19.6. Wallace Kai-Hong Ho; Wai-Kong Cheuk; Lun, D.P.-K., Content-based scalable H.263 videocoding for road traffic monitoring. IEEE Transactions on Multimedia, 2005. 7(4): p. 9.7. Ser-Nam Lim; Davis, L.S.E., A., Scalable image-based multi-camera visual surveillancesystem, in AVSS.2003. 2003.8. Nicolas, H., Scalable video compression scheme for tele-surveillance applications based oncast shadow detection and modelling, in Image Processing, 2005. ICIP 2005. IEEE International Conference on. 2005.9. May, A.T., J.; Hobson, P.; Ziliani, F.; Reichel, J.;, Scalable video requirements for surveillanceapplications. Intelligent Distributed Surveilliance Systems, IEE, 2004: p. 4.10. 陶钧, 王., 张军, 姜志宏, 三维小波视频编码的可伸缩性研究.小型微型计算机系统,2005. 26(2).11. ping., L.Y., A true th ree2dimension wavelet transfo rmtechnique and its app lication, in Video Image Coding-Electronic Engineering. 2002. p. 52-59.12. Wen-Hsiao Peng, C.-Y.T., Tihao Chiang, and Hsueh-Ming Hang, Advances of MPEG ScalableVideo Coding Standard. 2005.13. Robert T. Collins, A.J.L., Takeo Kanade,, et al., A System for Video Surveillance andMonitoring. 2000, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh PA. p. 69.14. Ismail Haritaoglu, M., IEEE, David Harwood, Member, IEEE, and Larry S. Davis, Fellow,IEEE, W4:Real-Time Surveillance of People and Their Activities.IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2000. 22(8).15. A VC, I.-T.R.I.I.-. Advanced Video Coding for Generic Audiovisual Service. 2005.16. Robert Pless, T.B.y., and Yiannis Aloimonos, Detecting Independent Motion: The Statistics ofTemporal Continuity. IEEE TRANSACTIONS ON PA TTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2000. 22(8): p. 6.17. L. Wixson, M., IEEE Computer Society, Detecting Salient Motion by Accumulating Directionally-Consistent Flow. IEEE TRANSACTIONS ON PA TTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2000. 22(8).18. Medioni, I.C.G., Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance. 1999.19. Tarak Gandhi, M.M.T., et al., Motion Analysis of OmniDirectional Video Streams for a MobileSentry. 2003.20. Kakadiaris, C.B.o.a.I.A., et al., A Convex Penalty Method For Optical Human MotionTracking. 2003.21. Zhang, Z.M., et al., Independent Motion Detection Directly from Compressed SurveillanceVideo. 2003.22. G., W.G.a.B. An introduction to the Kalman filter.2000 [cited; Available from:.23. A., I.M.a.B., Condensation—conditional density propagation for visual tracking. InternationalJournal of Computer Vision, 1998. 25(1): p. 24.24. Pavlović V, R.J., Cham T-J and Murphy K., A dynamic Bayesian network approach to figuretracking using learned dynamic models, in IEEE International Conference on Computer Vision,. 1999: Corfu, Greece,.25. Chris Stauffer, M., IEEE, and and M. W. Eric L. Grimson, IEEE, Learning Patterns of ActivityUsing Real-Time Tracking.IEEE TRANSACTIONS ON PA TTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2000. 22(8).26. Bouthemy, Y.R.a.P., Real-Time Tracking of Moving Persons by Exploiting Spatio-TemporalImage Slices.IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2000. 22(8).27. Jinman Kang, I.C., Gérard Medioni, U.C.V.G. IRIS, and U.o.S. California, Multi-ViewsTracking Within and Across Uncalibrated Camera Streams. 2003.28. Hang-Bong Kang, S.-H.C., D.o.c. Eng., and T.C.U.o. Korea, Adaptive Object Tracking usingBayesian Network and Memory. 2004.29. Bruno Müller Junior, R.d.O.A., I.d. Computaçao, and U.E.d. Campinas, Distributed RealTimeSoccer Tracking. 2004.30. R. Cucchiara, C.G., G. Tardini and D.d.I.I.-U.o.M.a.R. Emilia, Track-based and Object-basedOcclusion for People Tracking Refinement in Indoor Surveillance. 2004.31. Cash J. Costello, C.P.D., Amit Banerjee, Hesky Fisher, A.P. Laboratory, and J.H. University,Scheduling an Active Camera to Observe People. 2004.32. Marco Cristani, M.B., Vittorio Murino, U.o. Verona, and D.d. Informatica, MultilevelBackground Initialization using Hidden Markov Models. 2003.33. Collins, R.T.L., A.J.; Fujiyoshi, H.; Kanade, T., Algorithms for cooperative multisensorsurveillance. Proceedings of the IEEE, 2001. 89(10): p. 12.34. Utsumi A, M.H., Ohya J and Yachida M., Multiple-view-based tracking of multiple humans.,in IEEE International Conference on Pattern Recognition. 1998: Brisbane, Australia,.35. J., C.Q.a.A., Tracking human motion using multiple cameras., in International Conference onPattern Recognition. 1996: Vienna.36. Marchesotti, L.M., L.; Regazzoni, C.;, A video surveillance architecture for alarm generationand video sequences retrieval, in 2002 International Conference on Image Processing (ICIP2002). 2002.37. Sangho Park, J.K.A., et al., Recognition of Two-person Interactions Using a HierarchicalBayesian Network. 2003.38. Spagnolo, M.L.T.D.O.P., I.o.I.S. for, and Automation, Human Activity Recognition forAutomatic VisualSurveillance of Wide Areas. 2004.(作者单位:武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心)。

相关文档
最新文档