一种基于物理反射模型颜色不变性的阈值分割算法

提出了一种适用于视频监控场景的基于物理反射模型的阈值分割算法,该算法主要解决背景颜色识别受光强非均匀分布、高光效应影响的问题.算法步骤主要包括:首先基于Phong反射模型推导出漫反射分量颜色不变性并根据这一判定条件计算得到漫反射分量系数;其次,利用微分法则实现对模型镜面反射分量系数和镜面反射强度指数的估计;最后,根据建立的物理反射模型实现背景阈值分割.大量实验分析结果表明,文中提出的算法利用视频监控的物理反射模型和大量统计信息,能够更好地解决受光强非均匀分布和高光效应影响的颜色识别问题.     

高素质、复合型软件人才培养模式的研究与实践

随着国家软件产业及信息化工作的发展,对高素质、复合型软件人才有迫切的需求。本文以软件工程专业人才培养为背景,提出了"2+X"的专业培养方案,探讨了按领域需求/学科发展趋势设置专业方向的基本原则,设计了三段式学生培养流程和实施方法,结合数字媒体技术专业方向的建设与运行,分析了工程型人才培养的一般规律,为实现软件人才培养和社会需求之间的无障碍对接提供了一种成功的案例。     

自组织云制造资源聚集框架与多维属性区间搜索方法研究

为适应云制造系统的自组织特征,完成云制造系统广域资源聚集与共享问题,提出一种基于分布式哈希表(distributed hash table,DHT)的自组织云制造资源聚集方法.通过设计分布式云制造资源聚集结构,给出了DHT覆盖网络结构及DHT节点组织算法;针对制造资源多重属性和属性值区间分布的特点,提出一种基于四叉树(quadtree)的多维属性区间搜索方法,并设计了相关算法,将各属性取值范围决定的底层制造资源空间进行全等划分以实现高效检索.最后探讨了对云制造系统进行自组织强化的支持策略,并通过构建基于DHT的自组织云制造资源管理原型系统,验证文中主要算法的有效性和执行效率.     

面向专色印制的油墨定制及图像分色算法的研究

为了能采用较少种油墨印制出色彩鲜艳的连续调图像，提出了一种面向专色印制的油墨定制及连续调图像分色算法。连续调图像是指存在着色调、亮度与饱和度的连续变化的真彩色图像。该算法首先根据图像的颜色属性，建立油墨定制与分色的约束最优化模型，然后采用迭代法来完成油墨定制及图像分色。实践证明，使用该算法能够以较少种类的油墨，在不允许叠印的前提下，印制出色彩鲜明的连续调图像。该算法还可广泛应用于印染、陶瓷印花等行业。     

基于视频识别的虚拟踩气球系统

介绍了利用视频识别技术实现虚拟踩气球的一个人机交互系统的实现过程及其关键技术．根据光照原理和彩色感知数学模型推导出了光照强度校正法，并结合色调匹配的原理提出了一个光照色调颜色校正算法，并通过试验验证了其算法的合理性。     

基于启发式搜索分离向量的凸多面体碰撞检测

碰撞检测是计算机模拟物理过程的基础，在计算机图形学、CAD／CAM、虚拟现实和机器人等领域有着广泛的应用．该文给出了一个新的用于凸多面体碰撞检测的算法——HP-jump．HP-jump建立了一个有效的碰撞检测模型用于报告物体的碰撞，同时提供了一个快速的启发式的策略用于搜索两个凸多面体的分离向量．该算法是利用凸多面体的层次表示来搜索支撑顶点对，用平衡二叉树来记录球面凸多边形的顶点，同时还利用了时间、空间相关性，这些都加速了算法的执行．该文的最后给出了HP-jump与GJK，I-COLLIDE算法的比较．     

基于未校准照片构造全景图的新方法

提出一种基于未校准的系列照片构造全景图纳新方法，该组照片可采用普通三脚架/数码相机在固定地点拍摄。采用普通三角架通过旋转角度拍摄的照片难以保证轴心一致性，可能出现图像扭曲、交叠和倾斜，照片之间可能有一定色差，因此，在图像的拼接和建立全景图方面难度大。文中采用特征匹配技术实现照片的拼接，通过照片的定位拼接、相邻照片颜色亮度的协调实现全景图的构建。该算法所生成的全景图效果好，计算速度快，巳得到实际应用。它可广泛应用于Web环境下的基于图像的虚拟场景构造等方面。     

基于形状演化的线条画风格转换与变形

根据线条画和线条画中笔画的形状特征，运用平面形状演化理论对线条画和笔画的形状进行平滑或增强，并对宽度进行相应的调整，最后得到不同风格的线条画．该风格转换水需要任何样本，而且能够控制转换的程度，提高了线条画风格转换的自由度．     

一种强跟踪滤波器及其在人手跟踪中的应用

通过对状态预报误差的协方差矩阵的各个分量分别进行控制,设计一种强跟踪扩展卡尔曼跟踪滤波器,并在单目相机环境下利用该滤波器对3D人手运动过程中的突变状态进行跟踪;讨论了3D人手生理模型、运动模型等问题;最后通过大量实验证明了该强跟踪滤波器的有效性.与现有的STEKF滤波器相比,文中的强跟踪滤波器具有更强的跟踪能力.     

一种基于改进UKF的3D人手跟踪算法

将手指作为基本处理对象，对UKF（unscented Kalman filter）算法进行改进，并利用它对当前手指各关节进行预测；以预测值作为初值，用局部搜索技术对误差较大的关节用改进的UKF算法重新进行预测，直到该手指在像平面上的投影轮廓和图像轮廓之间的距离图满足指定的精度为止．该算法以状态变量量测值的获取作为突破口，解决现有算法中跟踪精度过分依赖于3D人手模型精度的问题．实验结果表明，该算法具有较强的处理局部自遮挡问题能力，对3D人手模型的不精确性也具有更好的鲁棒性．