基于实例的图案生成模型

基于实例的设计方法应用于图案CAD领域是一个新的尝试.本文提出了一个基于实例推理的图案生成模型.采用结构与数据相结合的实例描述方法,将图案设计实例分解为基于框架描述的实例结构和基于多类型图元的实例数据.而把整个图案生成过程视为特定的实例结构针对不同实例数据(图元)的例化过程.对实例库的组织与检索、实例的改编与再设计等实例推理中的关键技术,提出了新的求解策略.同时,利用知识推理方法,在图案生成过程中引入了基于设计上下文的引导式交互技术以及局部操作到整体布局的自动提升等智能化交互技术,简化了图案创作过程.实际结果表明,实例推理方法对于系列化、规格化的图案设计是一种有效的求解方法.     

胶订技术和市场

随着印刷市场与技术的发展，铁丝订与锁线订这两种方式的弊端越来越明显，针对此种弊端，热熔胶胶订技术便应运而生。     

新型埃克塔采色反转片的特点及应用

柯达公司经过一系列的改进,已经生产了采用E-6冲洗工艺加工的新型埃克塔采色反转片,以代替原有用E-3和E-4冲洗工艺加工的采色反转片。目前只有柯达显微摄影2483型采色片和柯达埃克塔采色红外反转片2236型两种特殊用途的软片仍保留其原有的     

基于主动外观模型的人脸合成技术

针对现有人脸表情合成中真实性欠佳或速度较慢的问题,提出了一种鲁棒的人脸表情合成方法。通过改进的主动外观模型(AAM)方法,对输入图像中人脸上的指定特征点进行自动检测跟踪,并以特征点为基础对人脸进行Delaunay三角分割、对齐和变形,在不同的人脸中建立有效的对应关系。通过图形计算器(GPU),对匹配的输入人脸和目标人脸进行加权渲染,得到新的人脸表情.为了提高人脸表情合成质量,采用色彩调整和边界过渡的操作,降低了不同人脸融合时带来的差异性.实验结果表明,与传统方法相比,该算法在计算速度上有较大的提高,在渲染效果上更加真实.     

改进的MPEG-4静态纹理BQ模式编码方法

从零树符号的信息含义及其与编码层目标图像的一致性出发，研究MPEG-4VTC工具中BQ模式编码(即PEZW方法)的改进问题．提出基于符号分解的：PEZW改进方法——SP-PEZW方法．提出零树符号的分解表示方法，将零树符号中包含的两部分信息用两个分解符号分别表示，并通过删除编码层中与目标图像“不一致”的分解符号来提高编码层的压缩比．实验表明，SP-PEZW方法与PEZW方法相比，低分辨率编码层有更高的压缩比，低分辨率空间层以指定码率解码的图像质量有明显提高；高分辨率编码层的压缩比并没有明显下降，而高分辨率空间层以指定码率解码的图像质量略有提高．更重要的是，SP-PEZW方法的实现只是在PEZW方法中增加一个零树符号分解编码环节，同时还继承了PEZW方法的随机读取、有容错性、可实现局部编码、内存需求小等多种重要特性。     

移动环境下事务一致性的动态实现

移动分布式数据库中节点间的连接是一种弱连接，为了提高移动计算机的效率，事务执行通常采有乐观复制的方法，它的不足之处是要依赖用户对应用数据和节点行为的知识，难以适应移动环境下网络连接和配置的动态变化，首次提出了移动环境下事务处理的基于概率方法，采用服务质量定义动态实现移动环境下的事务一致性，是一种用户与系统协作来完成事务处理的方法，实验结果表明，基于概率方法在性能上优于简单的乐观复制方法。     

结合Gamma修正的色彩量化新算法

色彩量化的最终目的是使得视觉效果上的最化图像与原图像的差别（即失真）最小，量化的应用又对算法效率提出很高的要求，文中提出一种结合Gamma修正的量化算法，速度明显快于中位切分等以往算法，并且量化图像的质量近似于，甚至部分视觉效果优于这些算法，该算法是一种切实有效的图像量化方法，它在计算复杂度和量人结果的精确度上进行了折衷。     

一个基于交互式零知识证明的身份鉴别和数字签名协议

提出一个新的基于零知识证明的身份鉴别和数字签名协议，该协议的安全性建立在对大数的因子分解和RSA加密算法破解的难度上的，该协议可以被方便地应用到智能卡系统中去，与Nyang的协议相比，此协议在通信量与前者相当，而且要达到零知识主明所需要的轮数比Nyang的协议要少，在相同轮数情况下该协议可以提供比Nyang的协议更高的安全性能，在一轮循环情况下协议可以达到的最高安全程度与用户身份无关，还将协议应用于实现数字签名、多人数字签名和（N，T）门限数字签名协议。     

一个三维人脸真实感模型重建算法

从多幅照片恢复三维人脸模型的难点在于如何自动求取脸部的特征点以及获得逼真的模型.本文提出了从人的头部运动来求取脸部结构的方法,首先使用改进的图像金字塔LK算法匹配对应照片的特征,再由局部向量调整,得到了精确的匹配结果,然后通过相机定标、运动分析、通用模型匹配、纹理映射算法重构出真实感的人脸模型.实验结果及算法分析表明,本文提出的特征匹配算法的精确度较高,实现特定人脸重建方法切实可行,生成的模型可视效果较好.     

多尺度模板匹配算法

研究图像模板匹配问题。对于大尺度图像,采取多尺度方法进行全角度匹配。首先构筑图像的多尺度金字塔,在最小尺度图像上找到可能的模板匹配位置和角度,然后再依次在更大尺度的图像上精细定位,最终找到模板的匹配位置和角度。配合多尺度的算法框架,同时在不同尺度模版匹配时采用不同测度的相似度,求得了精确性和效率的平衡。通过大量的模板匹配实验说明,该方法是一个快速稳定的算法。