基于可复用功能组件的测试用例生成方法

针对交互式软件的频繁交互、状态复杂等特点,基于功能测试和层次型结构,从需求规范中提取基于操作流程的功能组件,通过映射、重组测试脚本,导入测试数据,并自动生成测试用例。功能组件的构建具有层次型结构的特点,即一个功能组件可以包含一个或多个功能组件,更大程度地共享了测试脚本。     

钣金件自动展开新方法

在对钣金件特征研究和"零厚度"假设的基础上,提出一种钣金件自动展开新方法.对钣金件进行特征分类,基于特征设计进行钣金件特征造型,并通过特征树的形式存储特征之间的关系,最后对特征树进行中序遍历得到钣金件的展开图.并将上述方法应用在SMCAD(Sheet-Metal CAD)系统中.结果表明,该方法能方便快捷的实现钣金件自动展开,并使钣金件设计和展开摆脱了对三维平台的依赖,展开过程更为简洁.     

基于高斯过程的表情运动单元跟踪技术

在表情动作单元的跟踪中有两个常见问题:一是跟踪结果有小幅而频繁的抖动;二是跟踪过程会产生难以检测的误差.针对这两个问题,本文提出了一种基于高斯过程和粒子滤波的表情动作单元跟踪技术.实验结果表明本文算法比传统的梯度优化和粒子滤波法具有更好的平滑性和跟踪精度,而精度的优势在头部有偏转的情况下尤为突出.     

跳水运动视频分析系统设计与实现

针对跳水运动的特点，本文雅出基于视频的跳水运动分析系统DivingVAS。系统可用于辅助训练跳水运动员以及判定跳水运动员动作是否规范。本文阐述了研发此系统的背景和意义，分析了系统主要模块之间的关系和流程，详细论述了系统中的关键技术和相关算法。实践表明，该系统不仅能够提高训练效率，减少训练和比赛错判、误判的可能，
而且运行效率高、操作简便。     

无标志的人体步行腿部骨架检测与跟踪

在计算机视觉领域,人体运动分析的研究正因其广泛的应用前景而越来越受到研究者的重视。对于单目图像序列的人体运动跟踪,现有的方法大多需要进行人工干预,或者在身体上附着标志物,或者对第一帧图像进行手工标记。本文针对这一问题,提出一种简单而有效的自动检测人体腿部骨架的算法,该算法不需要任何人工干预,继而在传统的运动建 模及矩形块RGB颜色匹配的基础上,提出一种圆周相交定点算法,结合踝关节的运动预测对获取的腿部骨架进行跟踪,有效地解决了两腿的自遮挡问题。论文最后给出了跟踪的实实验结果。     

基于消息机制的自动化黑盒测试方法研究

如何对人机交互频繁的软件如三维CAD软件进行自动化黑盒测试是一个富有挑战性的研究课题。基于Windows消息机制提出一种针对图形用户界面软件进行自动化黑盒测试的构造模型,该模型通过拦截Windows底层的各种消息,同时依据相应的流程规约和生成算法将消息序列进行重组,从而派生出大量的测试用例,然后以重构后的衍生消息序列驱动被测试系统自动运行,达到自动测试的目的。实验结果表明,基于该思路构建的测试系统具有良好的测试效果。     

运动物体的阴影检测与分割

阴影检测与分割在基于视频的运动物体检测与提取中具有重要作用.为了准确检测与分割阴影,提出了基于体色向量匹配的阴影检测与分割算法.提取前景区域以后,运用亮度测试法去除亮度值高于对应背景区域的前景区域,然后预判断阴影区域,最后利用体色向量匹配提取阴影区域.另外,提出了亮度步长的方法来检测阴影中的半影.实验结果表明,算法在多数情况下对运动物体阴影检测与分割具有较好的鲁棒性,提高了检测与分割的速度.     

基于SVM的面部表情分析

以面部表情视频序列为研究对象,基于一种统计学习方法-支持向量机对面部表情进行识别及强度度量。采用一种改进的特征点跟踪方法来提取面部特征形变。通过非线性降维方法-等容特征映射自动产生表情强度范围,从高维特征点轨迹中抽取一维的表情强度。最后,使用SVM建立表情模型和强度模型,进行表情的分类,并对高兴表情进行强度等级的归类。实验证明了该表情分析方法的有效性。     

基于图像的工程图视图分离

视图分离是工程图三维重建的关键步骤之一。该文提出了一种新的工程图视图分离方法，通过将二维视图中的图元转换为图像，利用图像域中离散像素点的连贯性，快速稳定地在图像域中找到视图轮廓和轮廓的最小包围矩形，达到分离视图的目的，然后在图形域中精确确定视图最小包围矩形。该方法的分离过程与视图中图元组合复杂性无关，并能自动分离任意视图数目的工程图。     

基于机器视觉的口服液灯检机关键技术研究

设计了一种基于机器视觉的口服液异物检测算法,实现口服液中异物的检测。通过高速工业摄像机获取序列图像,利用二次差分与累积差分法对序列图像进行处理,去除图像中的背景信息,得到只含杂质、少量气泡和部分噪声的灰度图像。通过自适应阈值处理提取运动目标。通过比较异物的大小是否超过医药标准来判断药剂中是否含有异物(比如:毛发、短纤维等),来实现对口服液中可见异物的实时检测。通过实验与现场测试,验证了该检测算法的有效性和可行性。