利用Camshift算法实现运动目标自动跟踪

为实现在背景复杂、颜色混淆、目标形变等环境下自动跟踪目标,将Camshift算法对色调分量敏感的特性推广到饱和度、亮度等分量,构造了颜色三分量凸函数组合模型,利用多目标规划最优求解法获取自适应颜色识别最佳组合解,结合质心、倾角识别和Kalman运动信息预测跟踪技术,取得了复杂场景下多色度目标发生旋转、遮挡和速率变化时都能精确跟踪的效果,并将这种改进的Camshift组合算法应用在自适应实时跟踪系统上,提高了系统识别速度和跟踪能力。     

“操作系统”课程教学实践环节思考

本文是教授"操作系统"课的心得体会。提出了对"操作系统"课程的一些思考以及对教材改革的思路,并且指出了传统的"操作系统"课程教学环节的弊端和实践环节在"操作系统"这门课中的重要性以及实践环节的多样性,最后指出要从培养高水平的创新性人才出发,研究教材改革的方向和思路。     

圆形区域极点约束下的δ算子时滞系统鲁棒L2-L∞控制

研究了δ算子线性参数不确定时滞系统具有圆形区域极点约束的鲁棒L2-L∞控制问题。根据矩阵理论,以矩阵不等式形式给出δ算子时滞系统极点位于圆形区域内的一个充分条件。针对受扰的δ算子线性参数不确定时滞系统,利用Lyapunov稳定性理论,提出满足圆形区域极点约束的最优鲁棒L2-L∞状态反馈控制器的设计方法,控制器可以确保对于所有的容许不确定性,δ算子闭环时滞系统的极点都位于稳定域内的指定圆形区域中,并使系统的鲁棒L2-L∞性能指标尽可能小。数值算例验证了设计方法的可行性和有效性。     

基于特征点密度的DCT域盲检测数字水印算法

针对数字水印图像遭受几何攻击问题,提出了一种融合图像不变特征和频域稳定特性的强鲁棒数字水印盲检测算法。通过构造自适应尺度不变特征变换(SIFT)算法和Harris角点补位法,利用在不同尺度空间获取的特征点的密度自适应地调整水印信息嵌入到离散余弦变换(DCT)域的强度;将图像子块的特征向量集进行Arnold置乱,生成密钥文件,与隐秘图像的特征向量做双向特征匹配,获得几何失真参数并进行图像恢复性校正,以盲检测的形式提取IDCT反变换域水印信息。从实验结果来看,该算法比使用离散小波变换(DWT)和离散傅里叶变换(DFT)的峰值信噪提高13%,水印相似度提高11%,说明该文算法在获得较好的不可见性的同时,对几何攻击和常规信号处理均具有良好的鲁棒性。     

工厂模式辨析与应用研究

通过使用工厂模式封装了易变对象,屏蔽了客户需求变化的负面影响,解决了客户和具体对象的紧耦合.本文讨论工厂模式中简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式的基本结构,并对其适用场景和优缺点进行深入剖析.为进一步降低客户对工厂对象的依赖,用.NET中的反射机制和配置文件动态地创建工厂对象.     

高校财会专业Visual FoxPro课程教学探讨

Visual Foxpro（以下简称VFP）是数据库管理软件,也是开发小型信息管理系统工具。VFP课程是财会专业重要的专业课。该课程使学生掌握数据库操作,培养程序设计能力和开发信息管理系统能力。     

ZnO镀膜光纤传感器功率耦合效率参数优化

基于ZnO镀膜光纤传感器的几何结构和等效网络模型,建立了目标函数功率耦合效率的数学模型。采用了一种混合粒子群算法对功率耦合效率参数进行了优化,仿真结果表明该算法对于复杂约束下的功率耦合效率模型更有效。通过仿真得到了一系列器件参数数据,对优化后的数据进行了分析,为ZnO镀膜光纤传感器的制作提供了理论参考。     

运动图像快速跟踪技术研究

针对运动图像目标检测需人工干预,跟踪核窗固定、目标易丢失等问题,提出了融合背景差分、帧间差分和灰度闻值技术的变背景帧闻差分法,并结合灰度质心定位和自适应核窗宽改进了MeanShift跟踪算法.该方法能够在复杂环境下检测出各种运动目标,并进行实时跟踪,当日标发生尺度、旋转、无规律大位移变化时都能够快速准确地检出并跟踪.大量实验仿真表明,本算法检出率高,迭代次数少,实时性强,具有很好的适应性和鲁棒性.     

基于单向S-粗集对偶的知识堆垒与知识垛识别

利用单向S-粗集对偶（dual of singular rough sets）,给出知识堆垒及其生成的知识垛的概念,知识垛具有动态特性;给出粗知识垛的生成,提出粗知识垛生成原理及粗知识垛的还原定理,提出粗知识垛分辨尺度及识别准则与识别定理,给出应用。     

武夷山九曲溪湿地鸟类联网监测及识别系统

提出以移动互联网为基础,人机协同监测、鉴别湿地鸟类的方法.通过IP摄像机、WiFi网络收集远程数据到服务器,对鸟类图像进行分类、自主识别,再通过移动互联技术在线确认.实验结果表明,该系统能准确、有效地识别鸟类物种.