运动传感驱动的3D直观手势交互

为了使手势交互方式较少受到场地和光线的限制,提出利用加速度传感器作为输入设备进行手势识别的方法.对每种手势只要求用户做一次示范表演,通过添加噪声等手段来提高训练数据生成的自动化程度;将训练数据经过预处理和特征提取之后用于训练机器学习模型(隐马尔科夫模型和支持向量机).在包含70种手势的测试集上进行实验,平均识别率超过90%;并开发了幻灯片手势控制和手势拨号2个基于手势的人机交互原型系统,结果表明文中方法能够显著地提升用户在人机交互中的体验.     

示范表演驱动的运动数据检索方法及可用性评估

以直观、自然的方式来检索运动数据可有效地提高角色动画生产效率.提出一种通过现场示范表演来检索运动数据的方法,使动画制作人员能够直观、快速地从大容量运动数据库中找到所期望的运动片段.首先通过运动传感器获取用户的示范表演,然后利用经典的DTW时序数据匹配算法来实现基于样例的运动数据检索.通过一组观察实验对它的可用性进行分析和评估的结果表明,文中方法能够显著地提升运动数据检索的效率及用户体验.     

基于无线惯性传感器的人体动作捕获方法

为解决光学式动作捕捉设备成本高昂和操作复杂的问题,提出一种通过佩戴在用户身体上的无线惯性传感器进行人体动作数据捕获的方法.在用户身体的各个运动部位绑定多个由加速度和磁通传感器构成的无线惯性传感器单元,传感器通过无线信号发送运动传感数据到计算机端,应用优化算法计算惯性传感单元的三维朝向信息,最后将四元数与动画角色的骨骼绑定后生成人体动作数据.为了解决运动过程中的行走导致的骨架根节点移动问题,利用地形参数反向计算和调整角色骨架根节点位置,使生成的动作符合地形和环境要求,达到真实自然的运动效果.实验结果表明,使用无线惯性传感器进行人体动作捕获得到的动作数据准确度高,朝向计算方法运行速度快,能够满足实时性应用的要求,同时显著降低动作捕获的成本和使用复杂度.     

高性能联盟区块链技术研究

以上海证券交易所“去中心化的主板核心交易系统”作为业务场景，旨在研究高性能联盟区块链的优化算法.在联盟链关键技术研究的基础上，结合现有主板证券竞价交易系统的业务，提出了系统架构以及关键技术的实现.对业务逻辑与共识分离、存储优化和数字签名验证优化（包括合并验签和GPU加速）等可提高联盟链性能的优化策略进行了详细的介绍和分析.最后，通过一系列对比实验来验证优化策略的有效性.实验结果表明，这些优化手段极大地提高了去中心化的主板核心交易系统的性能.