基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

第一章 数字多媒体作品概述.1 第二章 教学类短视频（微课）的设计理论.5 第三章 多媒体素材的获取与处理.7 第四章 基于 PowerPoint 的多媒体作品设计与制作.10 第五章 基于 Focusky 的多媒体作品设计与制作.22 第六章 动画类多媒体作品设计与制作.25 第七章 H5 交互类作品的设计与制作 .28

1.音频编辑软件 Cool Edit/ GoldWave 2.图像处理软件 PhotoShop 3.平面动画制作软件 Animator Pro/GF Construction Set 4.变形动画制作软件 Images: Morph 5.网页动画制作软件 Flash MX 6.数字视频编辑软件 Premiere 7.多媒体作品制作软件 Authorware

第11章在网页中使用多媒体 11.1网页中文字的处理 11.2在网页中使用图像、动画 113在网页中播放音频文件 11.4在网页中播放视频文件 11.5上机指导 11.6习题

“信息即在指尖”(Information is on your fingertip),这是 Microsoft 的一句口号,但是信息的获取和处理并 不像微软所说的信手拈来那样简单。多 媒体计算机的兴起与发展,已经使人们 能够较为容易的处理以文本、图形、声 音、图像和视频等多种形式表示的数字化信息

多媒体技术是计算机处理文本(text)、图像( image)、图形(graphic)、音频(audio)、视频( video)等多种信息的综合技术。它的出现使计算机在人类的文化娱乐活动中扮演了重要的角色,使越来越多的人和计算机交上了朋友。本章主要介绍多媒体控件、API函数、外部引用等方法,通过实例来介绍多媒体应用程序的开发

《高等数学 A》 《C 语言程序设计》 《C 语言程序设计》实验 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《模拟电子技术基础 B》 《数字电子技术基础》 《模拟电子技术基础实验》 《数字电子技术基础实验》 《力学》 《热学》 《电磁学》 《光学》 《普通物理实验》 《原子物理学》 《计算机软件应用技术》 《计算机软件应用技术》实验 《图像处理实用技术》 《图像处理实用技术》实验 《数据库系统原理》 《网站设计与网页制作》 《网站设计与网页制作》实验 《操作系统》 《LINUX 操作系统》 《Linux 操作系统》实验 《网络程序设计》 《网络程序设计》实验 《计算机网络 B》 《计算机网络 B》实验 《流媒体技术》 《流媒体技术》实验 《多媒体软件应用技术》 《多媒体软件应用技术》实验 《NET 程序设计》 《NET 程序设计》实验 《局域网组建与管理》 《局域网组建与管理》实验 《数据结构》 《网络安全》 《VB 程序设计基础》 《VB 程序设计基础》实验 《Flash 技术基础》 《Flash 技术基础》实验 《VC++程序设计》 《VC++程序设计》实验 《视频编辑与制作》 《视频编辑与制作》实验 《电动力学 1》 《热力学与统计物理 1》 《计算机组成原理》 《日语基础》 《量子力学 1》 《三维动画制作》 《三维动画制作》实验 《Java 程序设计》 《Java 程序设计》实验 《科技论文写作》 《认识实习》 《生产实习》 《软件设计与开发实践》

《高等数学 A》 1 《C 语言程序设计》 7 《C 语言程序设计》实验 11 《线性代数》13 《概率论与数理统计 B》 16 《模拟电子技术基础 B》 19 《数字电子技术基础》22 《模拟电子技术基础实验》25 《数字电子技术基础实验》27 《力学》29 《热学》34 《电磁学》38 《光学》42 《普通物理实验》47 《原子物理学》53 《计算机软件应用技术》57 《计算机软件应用技术》实验61 《图像处理实用技术》63 《图像处理实用技术》实验65 《数据库系统原理》66 《网站设计与网页制作》69 《网站设计与网页制作》实验71 《操作系统》73 《LINUX 操作系统》 76 《Linux 操作系统》实验 79 《网络程序设计》81 《网络程序设计》实验83 《计算机网络 B》 85 《计算机网络 B》实验 88 《流媒体技术》90 《流媒体技术》实验92 《多媒体软件应用技术》94 《多媒体软件应用技术》实验96 《NET 程序设计》 98 《NET 程序设计》实验 100 《局域网组建与管理》102 《局域网组建与管理》实验107 《数据结构》113 《网络安全》118 《VB 程序设计基础》 120 《VB 程序设计基础》实验 124 《Flash 技术基础》 125 《Flash 技术基础》实验 127 《VC++程序设计》128 《VC++程序设计》实验133 《视频编辑与制作》134 《视频编辑与制作》实验136 《电动力学 1》 137 《热力学与统计物理 1》 140 《计算机组成原理》144 《日语基础》149 《量子力学 1》 151 《三维动画制作》154 《三维动画制作》实验157 《Java 程序设计》 158 《Java 程序设计》实验 163 《科技论文写作》164 《认识实习》166 《生产实习》168 《软件设计与开发实践》170

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

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