本发明公开了一种视频摘要中事件与背景的融合方法。该方法在前景检测与目标跟踪的基础上，将事件与背景的融合问题分成事件预处理、背景帧选择、事件与背景融合三个步骤。首先对事件进行预处理，包括对事件按面积大小排序并调整局部亮度；然后，用事件投票的方式选择最优背景帧，使尽可能多的事件落在该帧背景上；最后融合事件与背景，根据当前位置的像素点在背景帧上的状态标志值和在图像块上的二值前景值选择使用泊松图像编辑方法融合或加权融合

移动短视频随市场规模不断扩大，内容低俗化、过度娱乐化及隐私泄露等对社会造成了不良影响，内容为王也一直是媒介的坚守。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 舒畅 中韩新媒体学院电影学 2017-2021 史思雯 中韩新媒体学院电影学 2017-2021 刘倩汝 中韩新媒体学院电影学 2017-2022 孙嘉悦 中韩新媒体学院电影学 2018-2022 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 祁璇 中韩新媒体学院电影学 副教授 智能设计 文化产品设计 四、项目简介 移动短视频随市场规模不断扩大，内容低俗化、过度娱乐化及隐私泄露等对社会造成了不良影响，内容为王也一直是媒介的坚守。党的十九大报告在文化事业、社会主义核心价值观方面、文艺思想道德等都有明确的论述，讲好中国好故事，也是全面贯彻落实党的十九大报告中文化领域的发展要求，因此，结合我们所学的影视后期制作专业，利用动漫创作优势，研究移动短视频讲好中国好故事的选题、内容生产、内容传播，主要是内容生产环节的创作实践，正是守正创新，积极传播社会主义核心价值观和中华优秀文化的创作体现。

企业在音频及视频设备上的软件编写

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产品详细介绍技术参数镜头组合：1/4英寸SONY  CCD镜头，NTSC，内层转录像素：768（H）*（V）解像度：高于470线信号/噪声比：大于50分贝镜头：F1.4-3.0/F=4.1-73.8毫米变焦:72倍放大对焦:自动/手动光圈:自动/手动快门:自动白平衡调节:自动/手动图像特技:正负转换,图像冻结镜头转换角度:90摄录范围：395*295毫米（最大）电源：160V-260交流，50/60HZ耗电量：小于35W体积：400（H）*390（D）*660（H）重量：8KG伸缩杆：伸缩量180MM侧灯：2个7W光管背光灯：内置无线图象、声音传输：载波2。4GHZUSB图象输出及控制：可达每秒30帧，兼容USB1。0，支持12MB/S带宽，使用8MB/S带宽LCD监示器：NTSC制式，4寸显示屏  

本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。