一种基于条带划分的低延迟帧内编码方法

现有编解码系统所产生的固有延迟比较大,例如对于标清视频,系统延迟要大于260ms,因此难以用于对延迟有严格要求的系统中。为此,研究了一种新的低延迟帧内编解码结构,在该结构中,将输入的视频划分成若干个条带,在采集端以条带为单位进行采集,以有效降低采集延迟;同时,给出了以条带为基本单位的I帧编码方法,对每一编码条带下采样,将其分成4个子图,以子图为单位进行预测,以提高预测的精度,进而降低编码延时。实验表明,新的编码结构在采集和编码过程中能有效降低帧内编码延迟,在保证恢复图像质量的同时,可以将延迟降低到150ms。     

一种基于部件空间分布的三维模型检索方法

三维形状分析是三维模型检索的关键问题.提出一种基于三维模型部件空间分布的形状特征描述方法.此方法的主要思想是依据认知心理学的理论,在描述对象形状时强调它的结构属性.首先将三维模型分割为若干个组成部件,每个部件用一个曲面片表示,然后采用曲面片的质心位置、面积占总面积的百分比的组合作为部件特征,最后将满足指定条件的部件特征的集合作为三维模型的形状特征.基于这一特征表示,给出了一种三维模型检索方法.该方法具有受模型精度和连通性影响较小、相似性度量的计算速度较快的优点.实验结果验证了该检索方法的有效性.     

SR-SIHKS：一种非刚体全局形状特征

非刚体由于姿态变化会产出多样的形变,因此非刚体的形状检索比刚体更具挑战性。形状特征提取是非刚体三维模型形状检索的关键问题。为了提高非刚体形状检索的准确度,提出了一种非刚体全局形状特征提取方法。此方法的核心思想是将稀疏表示（Sparse Representation,SR）理论用于对尺度无关的热核特征（Scale Invariant Heat Kernel Signature,SIHKS）进行稀疏编码,因此被称为SR-SIHKS。改进了SIHKS局部特征的提取方法,根据所处理的模型库来自适应地确定热扩散时间参数;采用K-SVD算法来训练字典,借助Batch-OMP算法实现局部特征的稀疏编码;将非刚体三维模型的所有局部特征的稀疏编码汇聚为全局形状特征。实验结果表明,SR-SIHKS具有比SIHKS和HKS更优的检索效果。     

一种结合法线分布特征的三维模型旋转归一化方法

三维模型坐标归一化是三维模型检索中的一个重要预处理步骤,其重点是旋转归一化．提出一种基于模型表面的法线分布特性来调整连续主成分分析方法选取的旋转主轴的方法．从人的认知习惯出发,将三维模型的表面法线分布特性归为无明显的法线分布方向、具有显著的最大法线分布方向以及具有2个显著的法线分布方向3类;借助法线分布直方图对模型的法线分布特性进行分析和归类,并根据归类结果采用有针对性的主轴修正策略．实验结果表明,与连续主成分分析方法相比,文中方法能得到更理想的旋转归一化结果．     

基于GSM的汽车防盗系统的设计

本文介绍一种基于GSM通信网路的汽车远程报警系统,将TC35 GSM模块和微控制器系统相结合,通过振动传感器和速度传感器来实现短消息报警和对汽车的双重防盗。该系统克服了传统报警系统的安全性低,报警范围小的缺点,而且成本低,具有很好的应用前景     

一种基于视图分类的3维模型检索方法

3维模型检索是近年来基于内容检索的研究热点。在基于2维草图检索3维模型的研究中,通常没有结合人的知识。为了提高3维模型检索的精度,提出了一种基于视图分类的3维模型检索方法,它的主要思想是通过视图分类将人对3维模型的认知变换为对2维视图的理解,以便在度量2维草图与视图之间的相似性时能利用人的知识。该方法涉及以下2个问题:视图分类、2维草图与视图之间的相似性度量。实验结果表明,该方法能提高检索精度,因此可应用在2维草图查询方式的3维模型检索中。     

一种用最大法线分布方向修正CPCA主轴的方法

为了得到更合理的用于旋转归一化的主轴,综合利用三维模型的顶点位置和法线方向两种表面特性,提出一种用最大法线分布方向修正CPCA主轴的MNCPCA方法(maximum normal corrected PCA).为了增强算法的鲁棒性,首先借助一组法线参考方向来统计三维模型的法向分布直方图,避免了计算误差和错误法向的影响,再依据该直方图分析模型是否具有显著的最大法线分布方向.进而,在此基础上给出CPCA主轴的修正策略.实验结果表明,与CPCA方法相比,MNCPCA方法得到的主轴更符合人的认知习惯.     

基于评价指标组合特征的三维模型检索方法

特征组合是提高三维模型检索有效性的一种重要手段,为了能更有效地引导特征组合,提出一种借助检索有效性单值评价指标来进行特征组合的方法.该方法采用了深度图、视图特征集、法向量信息熵和射线4种特征,首先对训练集分别计算这4种特征的检索有效性单值评价指标,并依据这些评价指标来确定特征距离的权重;然后在对测试集的检索中,使用权重来组合根据单一特征得到的特征距离,以度量三维模型的相似性.实验结果表明,文中方法的检索有效性优于经典的DESIRE特征组合方法.     

一种基于扩散几何的非刚体三维形状分割方法

三维形状分割是三维形状分析中的一个重要问题.为了使分割结果能适应非刚体丰富的姿态变化,提出一种基于扩散几何的三维网格分割方法.该方法采用波核特征的局部极值点作为非刚体网格模型表面的显著特征点;进而将显著特征点作为初始聚类中心,采用K-均值聚类算法来获得分割结果.实验结果表明,文中方法不仅对处于不同姿态的非刚体三维形状具有良好的分割一致性,而且对噪声、孔洞等具有较好的鲁棒性.