基于三维分枝模型的树木模拟

虚拟自然场景的实时生成一直是图形学研究领域中一个富有挑战性的难题,作为自然场景的重要组成部分,树木的模拟也得到了广泛的重视.本文在实际建模中以三维分枝模型为基础,与随机繁衍L系统相结合,对树木模型进行了一些改进.将光源和重力的影响加入枝段的模型中,使生成树木的形态更加逼真;改进了分枝模式,使得生成树木的随机性得到加强;在绘制时根据不同距离选择不同复杂度的树木模型,加快了渲染的速度.     

基于分类子块的图像检索

图像等分成M×N块后,将子块分成背景子块、目标子块和边缘子块三类,并从中提取颜色、空间特征和边缘特征,求图像间相似度时只在同类子块之间进行匹配.这样既减少了匹配运算量,又可避免不同类子块匹配所产生的干扰.实验结果表明,该方法不仅求图像间相似度的运算量小,而且对图像的旋转和平移变化不敏感,具有较好的检索性能.     

基于边界跟踪的快速欧氏距离变换算法

提出了一种基于边界跟踪、剥离的快速二维欧氏距离变换算法.从目标区域的最外层边界开始,自外向内、逐层对目标区域进行边界跟踪、剥离,直至目标区域为空.每跟踪到一个边界像素点,即根据其邻域像素所传递的最短距离信息来计算与最近背景像素间的欧氏距离,并利用一个链表结构来完成对已经过距离变换的像素点的距离更新,以解决距离传递的路径可能改变的问题.实验结果表明,该算法能够得到准确的欧氏距离,并且算法时间不到3×3倒角近似欧氏距离变换算法的2倍,比基于桶排序的欧氏距离变换算法快几十至上千倍.     

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。     

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.     

Windows DNA和工作流技术支持的电子政务系统实现研究

在windows DNA三层构架技术中,结合COM组件和工作流技术,实现电子政务管理系统,可以最大限度地满足政府部门管理系统的健壮、稳定、可扩展和安全的要求,具有一定的实用价值。     

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。