视频中运动目标分类识别技术
使用AI技术进行视频分析与识别的技巧与方法
使用AI技术进行视频分析与识别的技巧与方法一、介绍视频成为了现代社会中最主要的媒体形式之一，人们利用它来记录和分享各种生活片段。
然而，面对数以千计的视频内容，我们往往需要使用AI技术进行视频分析与识别，以便更好地了解其内容和特征。
本文将介绍一些关于使用AI技术进行视频分析与识别的技巧与方法。
二、视频分析与识别的基本概念1. 视频分析视频分析是指通过计算机视觉和机器学习方法对视频数据进行自动处理和解释的过程。
这包括从视频中提取有用信息如对象检测、目标跟踪、行为识别等。
2. 视频识别视频识别是指通过对已知类别和特征进行分类和识别来理解和解释不同类型的视频内容。
常见的应用领域包括人脸识别、情感分析、场景理解等。
三、主要技巧与方法1. 帧级特征提取帧级特征提取是视频分析与识别中的重要步骤，它可以帮助我们捕捉到每一帧图像中的信息。
常用的帧级特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
我们可以使用深度学习技术如卷积神经网络（CNN）来提取更高级别的特征，它们在图像分类和目标检测方面有着出色的性能。
2. 时间建模除了帧级特征，视频中的时间信息也是非常重要的。
时间建模技术可以帮助我们分析和理解视频序列中的动态变化。
其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种有效处理时序数据的神经网络模型，常用于对视频进行行为识别和动作预测。
3. 目标跟踪目标跟踪技术用于在视频序列中实时追踪目标对象。
它对于视频监控、自动驾驶等应用至关重要。
传统方法包括基于颜色直方图、背景差分等；而近年来，基于深度学习的目标跟踪方法如Siamese网络和Mask R-CNN也取得了突破性进展。
4. 行为识别行为识别是指从人类活动记录数据（如摄像头捕捉到的视频）中提取并识别出不同的行为模式。
这可以帮助我们了解人类活动规律、监控异常行为等。
常用方法包括人体姿态估计、卷积时空网络（Conv3D）等。
5. 特定领域的视频分析除了通用的视频分析和识别技术，还有一些特定领域的视频分析任务需要专门的技巧与方法。
基于光流分析的视频动作识别算法研究
基于光流分析的视频动作识别算法研究第一章引言1.1 研究背景与意义视频动作识别是计算机视觉领域的热点研究方向，它在实际应用中具有重要的意义。
随着人们对视频和图像数据的需求不断增长，如何自动化地识别和理解视频中的动作，对于改善人机交互、智能监控等方面具有重要的作用。
光流分析是一种常用的动作识别方法，并且在实际应用中取得了一定的效果。
本文将基于光流分析的视频动作识别算法进行深入研究，以期能够提出更加高效准确的动作识别算法。
1.2 本文的研究内容和结构安排本文将从光流分析算法的基本原理入手，逐步介绍视频动作识别算法的相关理论和方法，并提出一种基于光流分析的视频动作识别算法。
具体结构安排如下：第二章光流分析算法的基本原理2.1 光流分析的概念和意义光流分析是通过计算图像序列中像素的位移，获得像素运动信息的一种方法。
光流分析的主要意义在于通过图像序列的像素运动信息，来推断其中隐藏的动作信息。
2.2 光流分析的基本原理2.2.1 光流场的定义光流场是指图像序列中每个像素点在图像平面上的运动矢量场。
光流场的计算是通过分析图像序列中像素点的亮度变化，并基于运动的连续性假设来完成的。
2.2.2 光流场的计算方法常见的光流场计算方法包括基于亮度约束的亮度一致性约束方程求解、基于空间一致性的全局光流场计算方法等。
2.2.3 光流分析的应用场景光流分析在实际应用中有广泛的应用场景，包括视频动作识别、目标跟踪、图像稠密重建等。
第三章视频动作识别算法的相关理论和方法3.1 视频动作识别的基本概念视频动作识别是指从图像序列中识别和理解人物或物体的运动状态和动作类别的问题。
视频动作识别涉及到动作特征提取、动作表达与表示、动作分类与识别等关键技术。
3.2 基于光流分析的视频动作识别方法基于光流分析的视频动作识别方法主要包括光流特征提取、动作表达与表示、动作分类与识别等步骤。
3.2.1 光流特征提取光流特征是通过对光流场进行处理和分析得到的。
使用AI技术进行视频分析的技巧
使用AI技术进行视频分析的技巧一、AI技术在视频分析中的应用概述随着人工智能（AI）技术的快速发展，更多领域开始利用该技术来实现自动化和智能化。
视频分析作为其中之一，通过使用AI技术来识别、提取和分析视频内容，已经取得了显著成果。
本文将介绍使用AI技术进行视频分析的一些基本技巧。
二、基于图像识别的视频物体检测1.图像理解与区分在视频物体检测过程中，首先需要对每帧图像进行理解与区分。
这包括使用计算机视觉算法来识别并追踪特定物体、人脸、文字等。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）进行物体检测和分类任务，从而准确地定位和标记出视频中的各种物体。
2.目标跟踪与运动分析接下来，目标跟踪是一个关键环节，它可以帮助我们对运动对象进行持续追踪。
通过基于AI技术开发的跟踪算法，我们可以在整个视频序列中追踪目标并收集其相关信息。
这些信息包括对象轨迹、速度以及可能的行为模式。
基于运动分析，我们还可以进一步预测对象在未来的位置和动作。
3.场景理解与分割除了物体检测和跟踪，AI技术还能够对整个场景进行理解与分割。
例如，可以使用语义分割算法将视频图像中的像素进行分类，识别出不同区域的语义信息，如道路、行人、车辆等。
这对于交通监控、安防系统等领域具有重要意义。
三、基于语音识别的视频音频处理1.语音识别与转录在视频分析中，往往不仅涉及对图像内容的分析，还包括对音频内容的处理。
通过使用AI技术中的语音识别算法，我们可以将视频中存在的人类语言转换为可供机器理解和处理的文本。
这为后续文本分析、情绪识别以及信息提取提供了基础。
2.音频特征提取除了文本转录外，通过AI技术还可以从视频音频中提取其他相关特征。
例如，通过声纹识别算法可以用来验证说话者身份，而情感分析则可以帮助判断说话者当前所表达情绪。
四、基于机器学习的视频关系挖掘1.表示学习与特征提取AI技术中的机器学习算法可以帮助我们发掘视频数据中的关系和模式。
首先，需要进行表示学习，将复杂的视频数据转换为机器能够理解和处理的形式。
体育训练过程中的运动视频分析与识别研究
体育训练过程中的运动视频分析与识别研究南秋红【摘要】当前的体育训练过程中,训练员使用难度较小的视频重播与解析管理方式为运动员讲解动作要领,不够直观和科学,不能满足训练员对运动效果评估的需求.针对该问题,研究了体育训练过程中的运动视频分析与识别过程,采用基于粒子滤波预测的自适应阈值运动目标分离算法实现运动目标的自适应分离.通过粒子滤波技术跟踪运动员的运动,塑造运动模型,并依据运动模型预测后续运动视频帧内不同重要关节点的位置,完成后续运动视频帧的跟踪.采用条件随机场方法实现体育训练视频中的动作识别.实验结果说明该方法具有较高的动作识别率和较低的误分离率.%The trainer replays the low difficulty action video and uses the analysis management way to explain the action es-sential for athletes in physical training,which is not intuitive and scientific enough,and can′t meet the demand of trainers for sports effect assessment. Aiming at the above problems,the motion video analysis and recognition process in sports training are studied,and the adaptive threshold moving target segmentation algorithm based on particle filtering prediction is employed to realize the adaptive segmentation of moving target. The movement of athlete is tracked with particle filtering technology to shape the mo-tion model,and predict the locations of articulation-points with different importance in the subsequent moving video frame ac-cording to the motion model,so as to track the subsequent moving video frame. The condition random field method is adopted to realize the movement recognition in sports training video. The experimental results indicate thatthe method has high movement recognition rate and low false separation rate.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)011【总页数】4页(P68-71)【关键词】体育训练;运动视频;分析与识别方法;粒子滤波技术【作者】南秋红【作者单位】黄河科技学院,河南郑州 450003【正文语种】中文【中图分类】TN948.43-34;TP391随着科学技术的快速发展，采用科技手段提高体育训练质量逐渐引起人们的关注。
如何利用图像处理技术进行目标识别
如何利用图像处理技术进行目标识别图像处理技术在当今社会中被广泛应用于各个领域，其中之一就是目标识别。
目标识别是指通过对图像或视频进行处理，自动地检测和识别出其中的目标物体。
本文将介绍如何利用图像处理技术进行目标识别，并探讨其在实际应用中的一些挑战和解决方案。
一、图像处理技术概述图像处理技术是指通过对图像进行数字化处理，提取和分析其中的信息，以达到对图像内容的理解和处理的技术。
图像处理技术主要包括图像获取、图像增强、特征提取、目标检测和目标识别等步骤。
图像获取是指通过摄像机、扫描仪等设备获取图像。
图像增强是指通过对图像进行滤波、增强对比度等处理，以提高图像质量。
特征提取是指通过对图像进行分析，提取出其中的特征信息。
目标检测是指通过对图像进行处理，检测出其中存在的目标物体。
目标识别是指通过对目标物体的特征进行匹配和比对，确定目标物体的身份。
二、目标识别的基本原理目标识别的基本原理是通过对图像进行处理和分析，提取出目标物体的特征信息，然后将这些特征与已知的目标特征进行比对，从而确定目标物体的身份。
目标识别的过程可以分为以下几个步骤：1. 图像获取：通过摄像机或其他设备获取图像。
2. 图像预处理：对图像进行去噪、增强对比度等处理，以提高图像质量。
3. 特征提取：对图像进行分析，提取出其中的特征信息，如颜色、纹理、形状等。
4. 特征匹配：将提取到的特征与已知的目标特征进行比对，确定目标物体的身份。
5. 目标识别：根据匹配结果，确定目标物体的身份，并进行相应的处理或判断。
三、目标识别的方法和技术目标识别的方法和技术有很多种，常用的包括模板匹配、特征匹配、神经网络等。
1. 模板匹配：模板匹配是一种简单直观的目标识别方法。
它首先将目标物体的特征提取出来，并生成一个模板。
然后将这个模板与待识别图像进行比对，找出最匹配的位置，从而确定目标物体的位置和身份。
2. 特征匹配：特征匹配是一种常用的目标识别方法。
它通过对图像进行特征提取，将特征转化为数值表示，然后将这些特征与已知的目标特征进行比对，找出最相似的特征，从而确定目标物体的位置和身份。
目标识别项目介绍
目标识别项目介绍目标识别是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在通过分析图像或视频中的内容，准确地识别出其中的目标物体。
目标识别技术在人工智能、自动驾驶、安防监控、医学影像等领域有着广泛的应用。
目标识别项目通常包括以下几个步骤：数据收集与准备、特征提取、目标分类与检测、评估与优化。
数据收集与准备是目标识别项目的基础。
收集具有代表性的图像或视频数据集，并对其进行标注，以便后续的训练和测试工作。
数据的多样性和数量对于目标识别的准确性至关重要。
特征提取是目标识别的关键步骤。
通过提取图像或视频中的关键特征，可以将目标物体与背景进行区分。
常用的特征提取方法包括边缘检测、颜色直方图、纹理特征等。
特征的选择和提取方法的优化对于目标识别的性能具有重要影响。
接下来，目标分类与检测是目标识别项目的核心任务。
目标分类是指将目标物体分为不同的类别，例如人脸识别、车辆识别等；目标检测则是在图像或视频中定位目标物体的位置。
常用的目标分类与检测方法包括支持向量机、卷积神经网络、级联分类器等。
这些方法通过训练模型来学习目标物体的特征，并在测试阶段对新的图像或视频进行识别和检测。
评估与优化是目标识别项目的最后一步。
通过评估目标识别系统的性能指标，如准确率、召回率、精确率等，可以对系统进行优化和改进。
常用的评估方法包括交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等。
优化目标识别系统可以通过调整参数、增加训练样本、改进特征提取方法等手段来提高系统的性能和鲁棒性。
目标识别项目的挑战在于对于不同场景、光照条件、尺度变化等因素的适应性。
为了提高目标识别的准确性和鲁棒性，研究人员不断提出新的算法和方法。
例如，基于深度学习的目标识别方法在近年来取得了重要的突破，大大提高了目标识别的准确率和效果。
目标识别技术的应用广泛，其中一些典型的应用包括人脸识别、车辆识别、物体检测等。
人脸识别技术可以应用于安防监控、人机交互等领域；车辆识别技术可以应用于交通管理、智能交通系统等领域；物体检测技术可以应用于医学影像分析、工业自动化等领域。
基于深度学习的视频内容识别技术的应用
基于深度学习的视频内容识别技术的应用深度学习是机器学习领域中的一个分支，近年来在各个领域中被广泛应用，其中之一就是视频内容识别技术。
深度学习的应用使得视频内容的识别精度和速度都有了明显的提高。
本文将探讨基于深度学习的视频内容识别技术的应用，以及该技术的未来发展。
一、基于深度学习的视频内容识别技术的概述基于深度学习的视频内容识别技术是一种利用计算机对视频进行分析和识别的技术。
通过强大的计算能力和精准的算法，深度学习模型能够对视频中的各个元素如人物、场景、动作等进行自动识别和分类。
深度学习框架可以分为两种：基于卷积神经网络（CNN）和基于循环神经网络（RNN）。
其中，CNN主要用于提取图像特征，并且能够进行目标检测，如行人、车辆等的识别，而RNN则更适用于将时间序列数据捕捉到模型中。
因此，在视频内容识别中，CNN和RNN常常被结合使用。
二、基于深度学习的视频内容识别技术的应用1. 视频搜索随着视频储存量的不断增加，如何进行高效的视频搜索成为了一项迫切需要解决的问题。
基于深度学习的视频内容识别技术可以自动提取视频中的特征信息，并且能够对内容进行分类，从而使得视频搜索变得更加准确和高效。
2. 视频监控视频监控技术的发展已经成为了社会安全领域中的一项重要技术。
基于深度学习的视频内容识别技术可以自动识别视频中的人和物，可以自动进行行为识别，从而对于无法手动检测的情况，能够对视频进行准确的监控。
3. 视频内容分析基于深度学习的视频内容识别技术可以进行视频内容的分析和描述。
例如，对于电影或电视剧，可以自动提取其中的事件过程，对话内容，情节情感等内容，使得人们可以在不观看视频的情况下了解其中的主要情节。
三、基于深度学习的视频内容识别技术的未来发展近年来，基于深度学习的视频内容识别技术方面已经取得了不少的成果，但在实际应用中，这种技术依然存在不少的问题。
例如，在视频识别过程中，模型的训练需要大量的数据和计算资源，模型的对抗攻击也是难以避免的问题。
跨摄像头运动目标检测与识别.
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本文白‘尢提出J,一种局郑背景更新法,有效地解决了背景更新的稳定性与,F滑性等问题;其次,本文提}H r一种基于自适应阈值的运动目标提取方‘法,同时通过形态学滤波有效地去除了提取门标时的噪声干扰与空洞问题;最后,文章提出了1种基于YC时加入rj|,-移因子,在测试集合中得到了非常好的匹配性能。
关键词:跨摄像头;运动目标枪测;直方图l,‘配;运动11标识别中图分类号:TN919.7,TP391.4文献标识码:A 文章编号:10037241(201111—0043-04Moving Targets Detection and Recognition Across Multiple Widely Separated CamerasMEI Jiang-yuan,SI Yu-lin,GAO Hui-jun(Research Institute of Intelligent Control and Systems,Harbin Institute ofTechnology,Harbin 150008China Abstract:Multi—camera tracking is a key research direction of intelligent network monitoring.Firstly,this paper proposes a method based on local background updating,it effectively solves the problems of time—delay and instability.Secondly,a moving object extraction method with adaptive threshold is putforward in this work,and at the same time,morphological filtering is introduced into this algorithm to remove the disturbance and cavities in target stly,the work presents onekind oftarget matching strategy with statistical histogram,and it gives a very good matching performance.Key words:multiple separated cameras;moving targets detection;histogram matching;moving targets recognition1引言在智能监控系统中,网络化监控已经成为一个非常重要的方向,监控网络化所起到的作用不只是简单地多增加几个摄像头,而摄像头之间的联系显得非常重要。
视频监控系统中的行为识别算法研究
视频监控系统中的行为识别算法研究随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为现代城市安全保障的重要组成部分。
然而，传统的视频监控系统往往需要大量的人力管理和检查，效率较低。
而行为识别算法，则可以帮助我们对视频图像中的行为进行自动检测和分类，从而提高视频监控系统的效率和准确性。
一、行为识别算法的基本原理行为识别算法是指通过视频监控系统中的图像处理技术，对监控范围内的人物、车辆等进行实时监测，并对其行为进行分类和判断的技术。
其基本原理是通过对视频图像序列进行分析和处理，提取出人物的运动信息、人物间的交互关系、场景背景等特征，再通过机器学习等算法对这些特征进行分类和识别。
其中，视频图像分析部分主要涉及图像预处理、对象检测、轨迹跟踪等技术；而分类识别部分则主要包括特征提取、特征选取、分类器设计等算法。
在行为识别算法中，常用的特征包括运动特征、形态特征、纹理特征等。
二、行为识别算法的应用场景行为识别算法的应用场景非常广泛，包括城市安防、交通管理、环境监测等领域。
其中，城市安防领域是行为识别算法的主要应用场景，主要涉及视频监控、异常检测、事件识别等方向。
在城市安防方面，行为识别技术能够对视频图像进行自动化分析和识别，从而提高监控效率和准确度。
例如，在公共场所的视频监控系统中，行为识别算法可以对人物的行走轨迹、停留时间、姿态等信息进行收集和分析，从而识别出异常行为，警示管理人员做出相应的处理措施。
此外，在交通管理领域，行为识别技术也有着重要的应用。
例如，在路口的视频监控系统中，行为识别算法可以对车辆的行驶速度、路径、违规行为等进行检测和识别，从而实现交通违规行为的自动监测和处理，提高交通管理的效率。
三、行为识别算法的研究现状目前，国内外在行为识别算法研究方面都有多个研究团队进行深入探究。
其中，国外主要以美国、英国、法国等发达国家为主，主要涉及计算机视觉、机器学习、数据挖掘等领域；国内则涉及多个领域，如图像处理、模式识别、人工智能等方向。
利用AI技术进行视频内容识别与处理的方法与技巧
利用AI技术进行视频内容识别与处理的方法与技巧一、介绍随着现代科技的发展，人工智能（AI）技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，利用AI技术进行视频内容识别与处理已经成为研究的热点之一。
通过深度学习算法、图像分析和语义理解等技术手段，AI可以有效地识别视频中的对象、场景和行为，并对视频内容进行处理和优化。
本文将详细介绍利用AI技术进行视频内容识别与处理的方法与技巧。
二、视频内容识别方法1.基于图像分析和深度学习在视频内容识别过程中，首先需要从每一帧图像中提取特征。
这可以通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型实现。
通过训练大量的视频数据集，CNN可以学习到丰富的视觉特征，如边缘、颜色和纹理等。
其次，结合时间信息，可以使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来建模时间序列的演变。
这样就可以将每帧图像之间的关联性考虑进来，并生成更准确的识别结果。
最后，在对视频帧进行分类时，可以采用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。
这些方法可以根据已知的分类标签，对图像进行训练并进行分类预测。
2.目标检测和跟踪除了识别视频中的对象外，还需要进行目标检测和跟踪。
目标检测是指从视频帧中准确定位和识别出特定对象的位置。
而目标跟踪则是在连续的视频帧中追踪该对象，使其在不同时间段内保持一定的稳定性。
在目标检测方面，常用的方法包括基于深度学习的物体检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）和传统的特征匹配算法（如HOG+SVM）。
这些方法可以实现对视频帧中多个对象进行准确的定位和识别。
在目标跟踪方面，则可以利用多种算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等。
这些算法会在每一帧图像中更新目标状态，并将其与上一帧进行比较，计算目标位置的变化情况，并保持追踪的稳定性。
三、视频内容处理技巧1.超分辨率重建处理低分辨率（LR）视频是一个常见的问题，特别是在网络传输和存储中。
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视频中运动目标分类识别技术 刘倩兰 （湖南科技学院 湖南永州 425000）
摘要：随着科学技术的发展，计算机视频技术随之发展起来。基于视频中运动目标分类识别技术是计算机视频领域发展的一大重要突破点。视频中运动目标分类识别技术是将特定运动目标分为几种类别，然后对特定的类别进行识别跟踪。比如说马路上的视频监控系统，我们事先定义好特定的类别：人、汽车、自行车等等；而超市里面的视频监控系统，我们事先定义好特定的类别：人、食品、购物车等等。我们对不同的目标进行分类和总结。最后，根据各个目标的不同特征进行分类，通过分类后的特征进行识别，而满足我们对运动目标分类识别的要求。 关键词：视频、运动目标、分类识别技术、分类
一、引言 随着科学技术的发展，人们生活的隐私和安全受到很大的冲击。人们对于自身的安全保障要求越来越高，所以视频中运动目标分类识别技术的发展受到大家广泛的关注。视频的分类识别需要计算机系统理解现实环境中的场景和目标动作，需要系统在视频中检测到运动目标，并对运动目标进行跟踪和识别。系统事先对特定的目标提取他们本身的特征，在系统检测和跟踪到运动目标时，只需要将此运动目标和系统库中提取的目标进行匹配，完成运动目标的识别。所谓特定目标就是人为选取的典型物体，比如说，人、自行车、汽车等等。本文研究的主要内容就是将视频中的主要运动目标进行分类和总结，将提取的特征输送到视频识别系统中。运动目标分类识别技术对于视频监控是很好用的，这可以极
大的减少工作人员的工作量。 二、目标分类 视频技术发展到现在已有一定的时间，人们在视频技术领域也有了一定的发展和成果。现如今，基于视频中运动目标分类方法比较成熟的有三类，第一类是基于形状的分类，具体就是检测出运动目标的形状特征，通过运动目标形状的不同进行分类，比如说，长度不同、宽度不同、体积不同等等。第二类是基于运动方式的分类，具体就是检测出运动目标的运动状况，通过运动目标运动方式的不同进行分类，比如说，运动的方向、运动的速度、运动的路线等等。第三类是前亮者的结合，具体就是将运动目标的形状和运动状况结合起来进行目标的分类和识别，这种方法提高了系统识别的精确性和鲁棒性。
三、基于形状特征的目标分类 目标分类中比较关键的两个问题就是特征值的提取和如何根据特征值进行分类。 3.1特征提取 我们将运动的目标划出一块作为像素区域，我们通过检测和分析这块像素区域给赋予它特定的语义。 但是这是一件比较有难度的工作，需要很多的信息。 （下接第87页）
（上接第85页）可变延迟、吞吐量和丢包率。IPQoS的优点有很多，关键点是IPQoS在可预测性、可测量性等方面比过去传统的IP有了很大的提升，而且它的使用带企业客户带来了更大的带宽使用效率和更强大的商业机遇及挑战。 QoS算法的介绍 因为IPQoS的应用前景十分广泛，也必然会成为下一代网络的发展趋势，但总体上来讲，IPQoS的研究还没有完全成熟，它还只是一个人们关注的重点研究内容，因此IPQoS还没有成为一个统一的标准。就世界范围来看，不同的研究单位提出了他们对IPQoS的相关研究课题及其研究成果。下面给出其中几个研究IPQoS的研究机构给出的具体研究模型:第一个是IBM公司的HeidelkegQoS模型；第二个是美国哥伦比亚大学COMET研究组提出的XMR模型；第三个是美国宾夕法尼亚大学的OMEGA体系结构模型；第四个是加利福尼亚大学伯克利分校的Tenet模型；最后一个是IEFT工作组提出的集成业务体系结构(Intseyr)和区分业务体系结构(Diffsery)。 通过上面的具体分析不难看出，如果要研究基于数据流的QoS算法，首选需要的是解决以下的几个问题: 1.如何在QoS算法或实现过程中解决数据流数量庞大的存储开销问题； 2.如何解决数据流中的状态信息的数量化描述问题； 3.如何解决相同性质的数据流之间的谁是最优先的问题，要给出优先级排序； 4.如何解决上面三个问题的具体种路由算法的设计及其具体实现问题。 QoS的研究方法 我们要研究IPQoS问题，首先必须解决好以下的几个问题: QoS的具体量化问题，即确定QoS的具体量化指标，这个需要结合服务质量和网络传输参数一起进行考虑； QOS问题的具体分类以及量化后对服务采取某种标准进行具体的分类,主要是为了更好的提高网络资源的利用效率。 建立Internet网络中流的数学模型化问题也是一个关键性问题； IPQoS中网络路由算法的具体解决思路以及算法的设计与实现问题，包括实现语言的选择等等； IPQoS在具体实现的过程中，网络资源的相应管理问题和抖动的控制转移等问题。 三、基于遗传算法的Qos的路由算法 首先，需要介绍一下QoS路由的具体分类，QoS路由可以分为两大类:单播路由和多播路由。这两类路由问题的关系是十分密切的，在大多数情况下，我们可以任务多播路由是单播路由的具体推广。 1.单播路由问题 QoS路由问题可以划归到最优化问题和性能界约束问题。最优化问
题的目的就是寻找对应QoS度量的最优路径，而性能界约束问题的目的是寻找大于对应QoS度量或小于对应QOS度量的一条路径，也就是在满足性能界要求的集合中选择确定一个对应最优的解。 2.多播路由问题 多播路由问题的处理方法与单播路由处理方法是相同的，它们的区别只是在于，在单播路由中对路径的优化或约束，变为在多播路由中对路由树的操作上。比如，带宽优化路由的目的就是寻求瓶颈带宽最大的那棵路由树。时延约束路由就是寻找路由树，使它的开始节点到任何一个结束节点的时延都小于某个事先给定的值。Stieenr路由树问题的目的就是寻找覆盖给定目标节点集的路由树，使得它在所有链路上的总体费用之和达到最小，也就是最小费用多播路由问题，这个是属于路由树优化问题。 （3）基于遗传算法的Qos路由算法 遗传算法是目前十分常用的优化方法，它在许多领域得到了广泛使用，且优化效果十分显著。遗传算法的基本原理就是模拟大自然的优胜劣汰原则，遗传算法的最大一个优点就是它适用于在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解，而该算法在优化问题的具体搜索过程中，可以自动获取并积累相关搜索空间的知识，自适应地控制其搜索过程，通过不断地缩小优化搜索范围，进而得到优化解，而这样得到的最优解一般都是全局最优解。因此，遗传算法的原理简单，鲁棒性强，而且方便并行分布处理，十分符合Qos路由的不确定性这个特点，使用它更加可以使得Qos路由选择算法变得简单有效。 使用遗传算法的一般步骤如下： 第一步：随机产生一个初始群体，具体数量由用户自己确定，通过计算机编码表示这个群体中的每个个体； 第二步：计算每个个体的适应度函数值，根据值的大小判断是否符合事先设定的优化准则，如果符合，输出这个最优解，优化结束，否则转向第三步； 第三步：根据适应度大小使用算法选择新的个体，适应度高的个体被选中的概率大，适应度低的个体会被丢弃； 第四步：按照事先设定的交叉概率和交叉方法，生成若干新的个体； 第五步：按照事先设定的变异概率和变异的方法，生成若干新的个体； 第六步：将交叉和变异产生的新一代种群,返回第二步继续迭代。
参考文献 [1]汤庸,杨学良,区海翔,彭重嘉.汤娜.QoS映射与自适应协商机制的研究与实现.软件学报,2001,12(5):751-757 [2]王晓春,张尧学,一种用于Qos控制的报文分组调度与丢弃算法.软件学报,2000,11(5):654-659电子技术
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浅谈计算机平面设计中汉字的使用艺术 梁 姝 （达州职业技术学院 四川达州 635000）
摘要：中华文化博大精深，而在这历史的长河中，汉字一直存在着，生命力非常顽强，历史不断发展，汉字也在不断进步当中，是中华文化的一个象征。千百年以来，历史发展的痕迹都是靠着汉字记录下来的，给后人们留下了宝贵的财富。对于过去文明的发展，想要有所研究的话，必须基于汉字，所以汉字非常重要。把平面设计跟汉字结合起来，利用多种表达的方式，表现出民族创新以及中国特色。这一作为，对了以后平面设计的发展有着巨大贡献。如今，社会不断发展，创新和面向国际这两点成为人类对于欣赏艺术所共同要求的，因此，这就需要我们利用图形化的汉字来使得平面设计的水平在原有的基础上得到提升。 关键词：平面设计；汉字；使用艺术
0、引言 从古至今，历史在不停变化，而社会也在不断发展，在我们进行表达和记录的时候，文字成为了最普遍的符号，在历史长河里，最能够传承和表达的信息，文字的传播效果无疑是最好的。中国的汉字就是从一个简单的符号，慢慢地形成了一种独特的表达方式，成为了利用视觉来传达的语言,也成为了我国的代表和品牌。除此之外，文字所包括的种种特征也总是能把中华文化很好表现出来。
1、汉字产生及发展的过程和包含哪些设计元素 1.1汉字的产生以及发展 对于中国汉字起源以及发展，需要追寻到史前时代中的陶文以及刻画的符号，在中国古代，汉字大致可以分成三个阶段，最开始就是秦始皇统一了文字，那时候汉字开始从最原始的符号慢慢变成代表着意义的一些文字。到了今天，汉字经过历史长河的洗礼，在使用方面具有很大的价值。后来就是汉朝和魏朝之后，手写类的文字慢慢演化出来并且趋于完备。最后的阶段便是诞生以及发展了印刷体，这与工业化以及大众传播相适应，变得成熟以及完善。
1.2汉字和现代的平面设计 文字在平面设计中属于不可或缺的一个部分。在平面设计中，图形、文字结构、书法等一些都可以直接运用。汉字具有的特殊图形以及写法在全球都被公认是非常重要的。和英文相比较而言，文字具有非常多的写法，还能够还变成不同的字体来达到作品提出的要求。在进行平面设计的时候，汉字能够提供遐想以及创作的素材，在设计中处处体现着创意，把汉字尽情表现。举个例子来说，中国银行的标识就是非常好的文字变成图形的一个代表之作，给人印象深刻，让人看到这个图形就会想到中国银行，是非常精彩的古代和现代相互融合的作品。 1.3设计元素的蕴含 在平面设计当中，汉字作为表达方式可以很好地传达视觉上的信息，因此也就成为了可以进行视觉沟通的一种很好的平台。在早期社会中，汉字就是一种像图形的符号，但是经过漫长的发展，汉字慢慢成熟，最终图形化了。如今我们还是会利用汉字来表达自己的情感，记录着种种事情，它在我们的生活中已经不可或缺了，对我们而言，汉字不再只是媒介，而是从小陪伴我们到大的文化
2、计算机平面设计里汉字的应用 2.1包装设计里汉字的运用 在设计中，人们的要求一直在提高，设计作品中汉字的使用很常见，能够应用在多个地方，我们经常能看到非常多与之相关的作品，譬如：商标中的logo，可以用汉字变形而来。包装设计中，汉字的应用也是非常重要的，我们平常看到的商品包装上有很多图案和图形，而在这么多图案中文字是无法缺少的，大部分时候都蕴含在了其中。同时，事物如果通过汉字表现的话就会很直观，在视觉中就直接表达了作品的意境，包装的设计也会和产品具有的相关特色相关联，所以，设计以及广告行业对于文字是非常重视的，很多设计师选择让汉字转化为图形，以此表现主体，吸引消费者注意，使其的设计理念和利用的价值都能得到最大的发挥。 （下转第88页）