多媒体论文范文参考 多媒体毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇多媒体论文范文参考：动画情境下多媒体学习的实验研究
2. 第二篇多媒体论文样文：多媒体事件检测中的关键技术研究
3. 第三篇多媒体论文范文模板：多媒体云计算平台关键技术研究
4. 第四篇多媒体论文范例：认知负荷的测量及其在多媒体学习中的应用
5. 第五篇多媒体论文范文格式：多媒体学习中认知负荷的优化控制

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第一篇多媒体论文范文参考：动画情境下多媒体学习的实验研究

本研究主要探讨动画情境下两种类型的多媒体信息呈现方式与教学材料性质、教学内容设计方式、学习者个体特征和教师教学策略四个因素对学习者学习效果的影响.同时,也以眼动行为分析技术来探讨不同作用条件下学习者观看动画多媒体时的差异,研究学习者眼动行为特征与学习效果之间的关系.通过这两方面研究的开展,解决动画多媒体是在何时何地发生什么样的过程来促使学习者产生良好学习效果这一核心问题.

研究发现学习者动画多媒体学习效果的好坏是受诸多因素综合影响的,这些因素主要表现在四个方面：学习材料不同性质、教学内容设计形式、学习者个体特征和不同教学策略.围绕这些因素,通过系列实验研究发现：（1）学习材料性质和多媒体信息呈现方式两者之间的交互作用不显著,但是不同知识属性学习材料和多媒体信息呈现方式存在显著的主效应.（2）在计算机环境下适合学习者采用的多媒体学习方式是动画+解说形式,它可以比图片+文字形式更容易且清晰地表征学习内容信息.（3）不同教学内容设计方式和动画多媒体信息呈现方式对学习者学习效果之间则存在着交互作用,系统控制组织形式下的动画+解说多媒体形式学习效果最好.（4）不同空间认知能力水平和动画多媒体信息呈现方式对学习者学习效果之间存在着交互作用.（5）低空间认知能力水平的学习者适合采用动画+文字形式学习,而高空间认知能力水平的学习者则适合采用动画+解说形式.（6）动画多媒体信息呈现方式和不同教学策略形式对学习效果影响存在着交互作用,而且在不同的限定条件下有所不同.（7）问题解决式教学策略下的动画+解说多媒体信息呈现方式的学习效果较佳,在学习参与度方面合作讨论式教学策略下的动画+解说方式较佳.

相关眼动行为数据结果也很好地吻合了上述系列实验研究的结论,这直接揭示了学习者在不同多媒体信息呈现方式下的注意力分配过程,揭示了学习者眼动行为特征和学习效果之间的紧密关系,也从视觉心理等更深层次揭示了学习者内部信息加工的特征和认知机制.通过将一般认知行为反应和眼动行为分析相结合的研究模式,能够将传统的多媒体学习研究从研究内容和研究方法两个方面向前推进一大步.

第二篇多媒体论文样文：多媒体事件检测中的关键技术研究

随着科学技术的快速发展,人们可获得的多媒体素材,如在线门户网站优酷和移动终端应用程序微视提供的视频剪辑,呈现爆炸性增长,迫切需要高效的多媒体内容分析方法,来满足人们日益多样化的需求.多媒体事件检测,作为多媒体内容分析中一个新兴的分支领域,正在引起越来越多研究人员的关注.当前关于多媒体事件检测方面的研究工作主要集中在特定类型的简单事件检测,例如有控制视频剪辑中的运动和新闻事件,或监控视频剪辑中的异常事件检测.这些研究所提出的方法还没有达到对一般类型的复杂事件进行高效检测的目标.为了实现复杂的且通用的多媒体事件检测,本文在深入调研相关文献的基础上系统地研究了多媒体事件检测中的若干关键技术,包括特征表达方法和特征分类方法,并提出了一系列有效的解决方案.具体而言,本文的工作及贡献主要体现在以下几个方面:(1)在复杂事件类型非常多时,借助于传统特征描述器的事件模型训练需要用到大量不易获取的有标签视频剪辑.针对此问题,本文设计了一个用时空对象表述事件的直观解决方案:采用从一些常用的标准图像数据集中可以较易获得的大量有标签图像,来训练出大量常规的对象模型,用于检测事件中涉及的对象,并采用从一些常用的标准视频数据集中可以同样较易获得的相对少量有标签视频剪辑,在抽取其中涉及的对象之间时空关系特征基础上训练出多个事件模型,用于检测视频剪辑中发生的事件.相应地,本文提出一个潜组逻辑回归检测器模型,用来检测视频剪辑中事件涉及的对象,以及一个复合的事件库特征描述器,用来抽取检测出对象之间的时空关系特征,并采用常规分类器从这些时空关系特征中训练出事件模型.此外,为了能高效地学习出大量的潜组逻辑回归检测器模型,本文设计了一个基于坐标下降的两步框架,并提出了一个快速收敛的模型参数学习算法.同时,本文在Image Net图像数据集和TRECVID视频数据集上实施了一系列相关的实验.结果表明,基于潜组逻辑回归检测器模型和事件库特征描述器的组合解决方案在平均精度均值、漏检概率均值以及最小归一化检测开销均值三个事件检测评价指标上,均优于实验中选择的对比算法,且相对性能提升值分别是10.6%、7.5%和6.3%.(2)一般类型的复杂事件通常包含大量视觉属性,例如对象、场景和人体行为等.对于事件分类器来说,视觉特征是可见类,而视觉属性则是更深层的不易被捕获并被利用的隐藏类.因此,对于多媒体素材中视觉属性的恰当表达,无疑将有助于提升多媒体事件检测的质量.虽然传统的高斯混合模型可以借助于组件概率密度函数来对多媒体素材中更深层的隐藏类进行建模,然而直接将高斯混合模型当作事件分类器并采用最大似然估计方法来学习模型参数时,就会很容易导致过拟合的问题.为此,本文提出一个基于2正则化的逻辑高斯混合回归模型,用于对复杂的且通用的多媒体事件进行分类.该分类器模型,首先采用了与使得模型参数稀疏的1正则化不同的非稀疏且可微的2正则化方法,来充分地利用多媒体素材中互补的隐藏类,其次采用了逻辑回归方法,使得正则化的损失函数是凸的以及分类函数的值域是正负标签易分的.最后,本文给出了基于梯度下降框架下的一个快速收敛的模型参数学习算法,并实施了多组实验来验证所提出分类器模型的有效性.结果表明,基于2正则化的逻辑高斯混合回归模型在平均精度均值、漏检概率均值以及最小归一化检测开销均值三个事件检测评价指标上,均好于实验中选择的对比算法,且相对性能提升值分别是14.9%、2.6%和6.5%.(3)针对Web环境下多媒体事件在线检测存在的安全访问控制问题和大规模鲁棒表达问题,本文分别提出一个基于权限服务树的访问控制模型和一个扩展的大规模鲁棒对象库表达方法.该访问控制模型,在基于角色的以及面向服务的访问控制模型上引入了一棵权限服务树,并采用了孩子兄弟链表的存储方式以及基于深度优先遍历的生成算法,是一个由五个实体集和五个关系集组成的有向图.该特征表达方法,借助了从图像数据集中训练出的大量简化对象检测器来检测特征,并通过将空间金子塔置放于简化对象检测器响应上来抽取特征,同时使用了空间兴趣点词袋方法来编码已抽取的特征.实验结果表明,本文所提出的基于权限服务树的访问控制模型可以有效地满足Web环境下多媒体事件检测系统的动态访问控制需求,且所提出的扩展的大规模鲁棒对象库表达方法在兼顾Web环境下多媒体事件检测的准确性基础上,可以有效提高事件检测的实时性,即在特征抽取方面比实验中选择的对比算法快1.46倍至4.15倍.

第三篇多媒体论文范文模板：多媒体云计算平台关键技术研究

云计算在近几年取得了迅速的发展,使用云平台承载各种大规模服务已经成为了信息产业发展的大势所趋.此外,随着多媒体技术的进步,互联网上也涌现出了大量新型多媒体业务并在广大用户中普及.在这样的两个大背景下,如何使用云计算平台承载多媒体业务,便成为了一个很有研究价值的问题.

从多媒体业务自身的特性来看,对运算能力要求较高的特征,进一步增加了使用云计算的必要性.然而,多媒体业务的固有特性需要在设计云计算平台时对其进行针对性考虑,现有的普通云计算平台在这方面做得颇为不足.本文由此出发,结合多媒体业务的固有特性,重点研究了针对多媒体业务的云计算平台中的关键技术,力争解决多媒体业务在云计算平台中部署时存在的问题.具体说来,论文的主要研究内容和创新点如下:

1.对现有的云计算平台和新型多媒体业务进行了调查和研究,总结了新型多媒体业务的特点,分析了现有云计算平台在承载这些业务时面临的问题和存在的不足.

2.提出了一种针对多媒体云计算的网络构架.针对现有云计算平台在网络和基础构架方面支持多媒体业务时面临的基础设施支持不足、对异构终端支持不足等问题,本文提出了一种无中心的专用拓扑结构,设计了针对该拓扑的节点和服务一体化管理模块、基于RPC协议的软件构架、基于*服务器的多媒体内容感知缓存框架等关键模块,专门针对多媒体云平台上的业务特性和异构终端特性做出了优化.实验结果表明,平台设计具有合理性,平台中使用的各项技术也具有有效性.

3.提出了一种应用于多媒体云计算平台的并行化流量控制机制.为了解决多媒体云计算平台中大规模数据流量的有效管理问题,并针对云计算对不同用户和终端按照不同优先级进行分级服务的特点,本文提出了使用基于HTB流量控制技术的基本方案.为了进一步解决HTB由于性能缺陷而无法在云平台中使用的问题,本文研究了传统HTB处理速率的瓶颈,继而采用无锁FIFO技术,设计了新的算法,实现了一种流水线风格的无锁并行化HTB.实验结果表明,该并行化HTB在处理能力上有着大幅度提升,同时能够维持良好的稳定性,因而完全胜任多媒体云这种有着巨大数据流量的平台.

4.提出了一种多媒体云平台中的并行化深度包检测机制.针对多媒体云计算平台中大量实时数据流所带来的安全隐患,本文提出了在平台中使用深度包检测技术.针对将该技术用于多媒体云平台时存在的稳定性和速度缺陷,本文分析了正则式规则中的长度限制这一影响稳定性的主要因素,研究了“重叠匹配表达式”在生成自动机时所带来的空间消耗问题,针对性地提出了BSPM算法.在此基础上,本文设计了一种并行化深度包检测机制,针对不同类型表达式设置了计数预处理、普通DFA匹配、BSPM匹配几个模块,使之可以同时运行.实验结果表明,该机制在提高稳定性上有显著效果,同时还可以保持较好的处理速度,从而在综合性能上有着很优越的表现.

第四篇多媒体论文范例：认知负荷的测量及其在多媒体学习中的应用

认知负荷的测量对于认知负荷理论来说是一个根本的挑战.所以,认知负荷理论一经提出来,研究者们就开始寻求科学的测量方法.已有的认知负荷测量方法大致分为三类,即主观测量法、任务绩效测量法、生理测量法.在实际研究中,主观测量法以其特有的优势在三类方法中具有举足轻重的地位,这就使得主观测量工具的敏感性与效度显得尤为重要.另外,目前国内外学者围绕任务特征、教学设计等方面对认知负荷的影响已经做过不少的实证研究,但针对学习者特征、学习方式与认知负荷的关系研究还缺乏比较深入的考察.本研究运用调查法、测量法、实验法等心理学研究方法,设计了系列实验,进行了以下研究.首先,通过比较三种认知负荷主观测量工具的灵敏度与效度,找到了较为理想的测量工具；其次,运用该测量工具,探讨了多媒体学习环境中学习方式与学习风格对认知负荷及学习结果的影响.最后,在以上研究和借鉴前人研究的基础上,提出了影响认知负荷及学习结果的因素模型.本研究的结果将为多媒体学习中认知负荷的测量及教学设计与个性化学习提供重要的参考.

具体来说,本研究的主要结论如下：

（1）在本研究任务条件下,WP量表的敏感性略高于PAAS量表,NASA-TLX量表的敏感性最弱；WP量表的诊断性较好；PAAS量表、WP量表的效度较高,且好于NASA-TLX量表.综合各项指标,在中低难度任务下,WP量表是目前认知负荷较为理想的测量工具.另外,次任务反应时的稳定性、抗干扰性较好,可以作为不同难度任务下认知负荷的效标使用.认知负荷综合指标的敏感性较好.

（2）在本研究条件下,教育者归纳降低了学习者的内在认知负荷,能提高学生的各种学习成绩；自我归纳提高了学生的相关认知负荷,只能提高学生的迁移成绩.教育者归纳组在两种材料下的各种成绩都好于自我归纳组与不归纳组.归纳方式与材料难度在对认知负荷与学习结果的影响上有交互作用.

（3）在本研究条件下,元认知提问对认知负荷与学习成绩有显著的影响,它增加了学习者的元认知负荷与认知负荷总量,并能提高其学习成绩.在难学习材料下,元认知提示提问引起的认知负荷显著高于元认知呈现问题.元认知提问与材料难度在对认知负荷及学习结果的影响上存在交互作用.

（4）在本研究条件下,学习风格与材料呈现方式对认知负荷有显著影响,学习风格与材料难度有交互作用,但与材料呈现之间无显著的交互作用.针对难学习材料,视觉型学习者的认知负荷显著高于言语型学习者；全文呈现引起的认知负荷显著高于概述呈现.学习风格与材料呈现方式对学习成绩没有独立的影响,在对迁移成绩、回忆成绩的影响上两者有交互作用,但对再认成绩的影响上没有交互作用.

（5）在全面总结本研究和前人研究的基础上,提出了影响认知负荷及学习结果的因素模型.本模型揭示了：学习方式主要影响有效的认知负荷即相关认知认知负荷与元认知负荷,学习风格主要影响内在认知负荷；内部因素主要影响相关认知负荷、元认知负荷与内在认知负荷,外部因素主要影响内在认知负荷与外在认知负荷；内部因素与外部因素存在一定的交互作用.

第五篇多媒体论文范文格式：多媒体学习中认知负荷的优化控制

认知负荷理论和多媒体学习的认知理论是指导多媒体学习材料设计和软件研发的两个重要理论基础,认知负荷理论认为个体在任务完成过程中要耗费由工作记忆容量所提供的认知资源,导致外在、内在和相关三类认知负荷,从而对学习和任务完成结果产生影响.多媒体学习的认知理论认为,个体在多媒体学习中使用视觉和听觉两种通道来同时对信息进行选择性积极加工,两种通道的信息表征方式不同,其认知资源也是独立的,合理利用两个通道能使学习者获得最佳的学习结果.

已有研究在这两种理论的指导下探讨了多媒体学习中如何通过教学设计来控制认知负荷,以获得最好的学习结果.但已有研究多数是对单一认知负荷或总体认知负荷的控制,较少考察同时对外在、内在和相关三种认知负荷的系统控制:对三种认知负荷的测量方法也存在争议,并且现有研究也很少考虑学习材料本身的特征和学习者个体差异对认知负荷的影响.因此,本研究以认知负荷理论和多媒体学习的认知理论为理论基础,在已有研究成果基础上,探讨优化控制外在、内在和相关三种认知负荷的教学设计方法,以及学习材料和个体差异在其中所起的调节作用,并根据已有研究成果和本研究的结果对认知负荷理论和多媒体学习的认知理论进行整合与发展,构建了多媒体学习中认知负荷的产生与结果模型.

本研究实证部分由四个研究的7个实验组成.研究一考察学习者个体差异对认知负荷的影响,通过实验1探讨了不同工作记忆容量的被试在学习相同材料时所产生的认知负荷和学习结果.研究二考察教学设计对降低多媒体学习中外在认知负荷的作用,包括实验2和实验3.实验2考察在难度不同的材料中,对与听觉叙述的内容相同的文本采用概括呈现和全文呈现对外在认知负荷和学习结果的不同影响,实验3考察在逻辑性强弱不同的材料中,屏幕上保留内容的多少对外在认知负荷和学习结果的不同影响.研究三探讨教学设计对减少多媒体学习中内在认知负荷的作用,包括实验4和实验5.实验4考察对难度不同的材料,采用分段呈现和连续呈现对内在认知负荷和学习结果的不同影响,实验5考察不同形式的先行组织者对不同难度材料的学习产生的内在认知负荷和学习结果的影响.研究四考察教学设计对增加多媒体学习中相关认知负荷的影响,包括实验6和实验7.实验6考察有无教学解释在抽象程度高低不同的材料学习中对被试的相关认知负荷和学习结果的影响,实验7考察不同形式的自我解释提示在不同难度的材料学习中产生的相关认知负荷和学习结果的差异.

根据上述四个研究的7个实验结果,本研究得出如下结论:

(1)在学习相同的以言语加工为主的多媒体材料时,在内、外在认知负荷相同的条件下,词语工作记忆容量大的被试比容量小的被试相关认知负荷更高,但客体工作记忆容量的大小对相同材料的认知负荷则没有显著影响.

(2)双重任务中视觉二级任务的反应时对视觉通道中材料所产生的外在认知负荷敏感,材料难度评价对内在认知负荷的测量有效,心理努力评价可以标示相关认知负荷的大小.

(3)在较困难的材料学习中,视觉呈现图表的同时,听觉叙述内容的概括性文本呈现比全文呈现产生的外在认知负荷更低,迁移成绩更好.但在较容易的材料学习中,文本呈现的多少没有导致认知负荷和测试成绩的显著差异.

(4)在学习逻辑性强的材料时,屏幕上保留之前较早时候学习的内容会导致外在认知负荷的增加,但会促进迁移成绩的提高.而在逻辑性弱的材料中,内容保留与否都没有导致认知负荷和学习结果的差异,说明外在认知负荷与学习结果之间的关系受材料特征的影响.

(5)如果学习材料对学习者来说相对较困难,把材料分成小段呈现,比连续呈现产生的内在认知负荷更低,学习效果也更好.但如果学习材料较容易,则分段呈现的优势就不明显了.

(6)当学习者先前知识较低、学习材料较困难时,提供先行组织者有利于降低要学习材料的内在认知负荷,提高其迁移测试成绩.同时,先行组织者的形式对认知负荷也有一定影响.同样,在较容易的材料中先行组织者也没有明显的积极作用.

(7)在抽象程度高、先前知识较缺乏的材料学习中,提供教学解释可以增加相关认知负荷,在学习次数更少的情况下,记忆和迁移成绩都更好.在抽象程度低、先前知识水平更高的材料学习中,教学解释没有增加被试的相关认知负荷,但对迁移成绩有积极影响.

(8)在难度较大的材料学习中,提示自我解释降低了内在认知负荷,提高了迁移测试成绩,在难度较小的材料学习中,提示自我解释增加了被试的相关认知负荷,提高了迁移测试成绩.但问题型与问题反馈型自我解释两组之间的认知负荷和学习结果都没有显著差异.

(9)在通过多媒体教学设计控制认知负荷的过程中,学习材料和学习者个体差异在其中起着重要的调节作用,因此,多媒体学习中认知负荷是由教学设计、材料和学习者三者共同作用的结果.

(10)本研究构建的多媒体学习的产生与结果模型认为,在多媒体学习中,多媒体呈现、学习材料和学习者及其相互作用是影响认知负荷的重要因素,而认知负荷则主要从学习者的生理、主观评价、学习行为和学习结果等方面体现出来.

本研究的创新之处在于:通过系列实验研究,探讨了更多多媒体学习中控制认知负荷的教学设计方法,验证了分别测量三类认知负荷的科学方法,初步揭示了更多材料特征和学习者个体差异在教学设计和认知负荷及学习结果之间所起的调节作用,提出了多媒体学习中认知负荷的产生与结果模型,拓展了认知负荷理论和多媒体学习的认知理论,为多媒体学习软件的开发提供了理论支持和实践方法.通过更多类型的学习材料,更多的科学测量方法,以及更生态化的研究设计来拓展在多媒体学习领域内对认知负荷的优化控制,是本研究后继研究的方向.

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