浅析Flash动漫MV中的镜头与接镜技巧

Flash动漫作品是用镜头画面和场景变化来讲述剧本中的故事,它是由很多镜头串接起来的。针对如何构建镜头画面,以何种方式进行镜头间的衔接,使其具有强烈的视觉表现力等问题,结合基础动画理论,研究分析了Flash动漫MV中的主要视觉镜头及其位置、范围、走向等的特征,以及镜头间的衔接方式。并论述了运用Flash进行技术实现的方法与技巧。

视频底层特征提取技术研究

近年来,随着信息技术的迅猛发展,各种各样的视频信息和人们的生活戚戚相关,视频技术的研究俨然成为一个热门的研究领域。本文重点对视频的底层特征中的彩色特征、运动特征和镜头特征进行了提取技术的研究。在计算彩色特征和运动特征时首先把预告片视频分离成单帧图像,再计算每个预告片中的每帧图像的这两类特征,最后取整个预告片视频的所有帧的均值作为最终需要的特征结果。而镜头特征是根据每个预告片视频的关键帧的位置获得的。

电影《罗拉快跑》复调叙事的镜头分析

德国实验电影《罗拉快跑》作为20世纪90年代最受欢迎的影片之一,不仅具有好莱坞电影的高观赏性,也以复调叙事实现了对经典好莱坞电影的线性叙事模式的解构。本文拟从镜头的角度对影片的复调叙事进行分析,探讨镜头如何表现复调叙事的矛盾性、开放性、未完成性。

基于IFSSD卷积神经网络的柚子采摘目标检测模型

为了解决柚子采摘时传统水果检测模型对于小目标柚子漏检和将叶子误检为膨大期柚子的问题,设计了一种改进的特征融合单镜头检测器(InceptionV3-feature fusion single shot-multibox detector,IFSSD)。该检测器以特征融合单发多盒探测器(Feature fusion single shot-multibox detector,FSSD)为基础检测器,以改进的InceptionV3网络作为骨干网络代替超深度卷积神经网络(Very deep convolutional networks 16,VGG16),从而提高了计算效率,同时使用Focal Loss损失函数代替Multibox Loss损失函数,进而改善了由于正负样本不平衡导致的检测器误检情况。对测试数据集进行检测,结果表明,该模型的检测准确率为93.7%(IoU大于0.5),在单个NVIDIA RTX 2060 GPU上每幅图像检测时间为29 s。本文模型可以实现树上柚子的自动检测。