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公开(公告)号：CN103686187A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310682114.4
申请日：2013-12-07
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N19/547 , H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/527
Abstract: 一种变换域的全局高精度运动矢量估计方法,该方法主要应用于平移运动图像序列运动矢量估计。该方法包括以下步骤：视频提取步骤，多维矩阵分块重组步骤，矩阵变换步骤，系数降维步骤，折叠点提取步骤，窗确定步骤，加窗数据筛选步骤，最小二乘直线迭代拟合步骤，获取运动矢量步骤。从本发明的实施例也证明了该方法精度误差能降到10-4量级，运动矢量估计的精度越高，而运动估计精度越高，差值的分布越趋近于零，差值块的能量越小，最后所产生的码流比特位率也越少，压缩性能越好。该方法参考了多帧图像，具有计算复杂度低，运动估计精度高且结果连续等特点，有效解决了现有空域内运动矢量估计方法估计结果局部最优、估计精度离散、高计算复杂度高的不足。
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公开(公告)号：CN103686187B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201310682114.4
申请日：2013-12-07
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N19/547 , H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/527
Abstract: 一种变换域的全局高精度运动矢量估计方法,该方法主要应用于平移运动图像序列运动矢量估计。该方法包括以下步骤：视频提取步骤，多维矩阵分块重组步骤，矩阵变换步骤，系数降维步骤，折叠点提取步骤，窗确定步骤，加窗数据筛选步骤，最小二乘直线迭代拟合步骤，获取运动矢量步骤。从本发明的实施例也证明了该方法精度误差能降到10‑4量级，运动矢量估计的精度越高，而运动估计精度越高，差值的分布越趋近于零，差值块的能量越小，最后所产生的码流比特位率也越少，压缩性能越好。该方法参考了多帧图像，具有计算复杂度低，运动估计精度高且结果连续等特点，有效解决了现有空域内运动矢量估计方法估计结果局部最优、估计精度离散、高计算复杂度高的不足。
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公开(公告)号：CN104023004B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410187688.9
申请日：2014-05-06
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种用于普适环境下实体信任值的预测方法，其包括以下步骤：对于本地有信任记录的实体的信任值计算；对于信任值在信任阈值和不信任阈值之间的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询；对于本地没有信任记录的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询。通过预设信任阈值与不信任阈值，使实体随时接收其他实体的交互评价，能及时更新实体的信任值；在缺少推荐实体的情况下，也可获得访问实体的信任值，方便了陌生实体间建立信任关系。
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公开(公告)号：CN104023004A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410187688.9
申请日：2014-05-06
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种用于普适环境下实体信任值的预测方法，其包括以下步骤：对于本地有信任记录的实体的信任值计算；对于信任值在信任阈值和不信任阈值之间的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询；对于本地没有信任记录的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询。通过预设信任阈值与不信任阈值，使实体随时接收其他实体的交互评价，能及时更新实体的信任值；在缺少推荐实体的情况下，也可获得访问实体的信任值，方便了陌生实体间建立信任关系。
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