RPG游戏角色设定的艺术特征和方法分析

RPG游戏作为现今最受欢迎的游戏类型,具有高度的艺术性、故事性与交互性。优秀的角色设计能够调动玩家参与游戏的积极性,文章在RGP游戏类别下,提出“三维”的细节化角色造型设定的方法,结合经典RPG游戏对角色设定的艺术特征进行了描述性的分析与归纳,并且引发迎合女性玩家角色缺失的关注,为拓展RPG游戏角色设定空间提供参考。     

四川老年居住建筑设计的研究范畴建构

文章以老年人居住建筑为研究对象,梳理与研究对象有关的老年人年龄问题、居住建筑以及研究区域定位等词汇并做了明确定位。根据李立新教授的《设计艺术学研究方法》,将研究范畴定位于设计内部研究领域的设计类型、设计原理、设计美学与设计比较,设计外部研究领域的设计社会学、设计伦理学、设计心理学等内容。并针对设计内部研究做出细部研究设计。     

浅谈水景元素在景观设计中的运用

水在自然界中,是重要的存在物质之一,也是人与自然之间互相联系的纽带。而水景元素,是现代景观设计中非常重要的组成,也是最富有表现魅力的艺术形式。水景元素在景观设计中的运用是十分广泛的,而且水具有很强的灵活性,变化形式丰富多样,在现代景观设计中是不可缺少的一部分。加强对于水景元素在现代景观设计中的研究与探讨,能够更好的促进现代景观设计的水平,催生出更多优秀的景观设计作品。文章介绍了景观设计中水景元素的一般类型以及特征,并阐述了水景元素在景观设计中的具体运用,以便在以后的景观设计中,更好的优化水景元素的设计。     

明清家具雕刻与传统绘画造型相似性研究

中国传统雕塑和传统绘画都是历史上最具有魅力的两种艺术形式,也是素材和品种最为繁多的艺术,两者有很多方面是相融相通的,其中又以木雕,尤其是明清家具木雕与绘画最为相似。文章将通过对明清家具和传统绘画的客观比较,得出两者在造型方面的相似之处,这种互通性对当今新中式家具及发展当代家具雕刻有着积极的现实意义。     

基于老年人情感需求的养老院康复景观设计

文章阐述了养老院中老年人的情感需求和行为方式,研究了景观和老年人的生活、健康、康复之间的关系。总结了使用康复景观设计为老年人创造满足其情感需求帮助他们缓解压力、安度晚年的空间场所的方法。     

空间 co-location 模式挖掘算法研究综述

空间co-location模式代表的是一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁的关联。它是空间数据挖掘的一个重要研究方向。首先给出co-location模式的基本概念;然后描述了针对不同数据领域提出的各种算法,并重点分析了算法提出的思路及主要特点;最后对Co-location模式挖掘未来的研究方向作了探讨。     

基于OpenCV 的智能相册系统

为了对日益增多的数码照片进行有效管理,提出并设计一种可以对大量数码照片进行智能分类的相册管理系统. 关键技术包括照片附加信息提取、人脸检测、人脸标注、人脸识别和特征匹配,主要通过OpenCV 视觉库有效实现. 实验表明,该系统可以有效全自动的实现时间分类和人数分类,并通过人机交互的方式半自动实现人物分类和场景分类,有较高的实用价值.     

基于隐马尔科夫模型的DNA序列分类方法

DNA序列分类是生物信息学的一项基础任务,目的是根据结构或功能的相似性预测DNA序列所属的类别。为进行有效分类,如何将序列映射到特征向量空间并最大程度地保留序列中蕴含的碱基间顺序关系是一项困难的任务。为克服现有方法容易导致因DNA序列碱基残缺而影响分类精度等问题,提出一种新的DNA序列特征表示方法。新方法首先为每条序列训练一个隐马尔科夫模型（HMM）,然后将DNA序列投影到由HMM状态转移概率矩阵的特征向量构成的向量空间中。基于这种新的特征表示法,构造了一种 K-NN分类器对DNA序列进行分类。实验结果表明,新型特征表示方法可以较为完整地保留 DNA 序列中不同碱基间的关系,充分反映序列的结构信息,从而有效提高了序列的分类精度。     

基于稀疏表示的多特征融合害虫图像识别

为提高害虫图像识别的准确率,针对不同害虫具有不同的颜色、形状、纹理的特点,提出一种将颜色、形状、纹理特征与稀疏表示相融合的害虫识别方法.该方法利用已标注的训练样本构造不同特征下的训练样本矩阵,通过求解样本的最优稀疏系数以实现害虫图像识别.由于相同样本通过不同特征训练字典求解的稀疏系数不同,进而识别结果也不同.因此,文中进一步通过设计不同特征下的识别分类器实现多特征的融合.在实验室环境与农田环境下的实验结果表明,相较于其他方法,该方法的害虫识别率获得较大的提高.     

基于链接关系的半监督特征选择算法

社会媒体网络产生的海量、高维无标记数据给数据处理工作带来巨大挑战,同时数据样本间构成的链接图信息在现有模式识别算法中难以有效利用.基于此,文中充分挖掘社会媒体网络数据链接关系图,结合部分监督信息提出一种基于链接关系的半监督特征选择算法(SSLFS).该算法利用谱分析和稀疏约束,使得选出的特征子集保持原数据的局部流形和稀疏特性.在社会媒体数据集Flickr上的实验结果表明,SSLFS相比其他特征选择方法得到的特征子集在分类性能上有较显著提高.