翻转课堂模式及其在计算机编程课程中的应用研究

根据翻转课堂在高校课程教学中应用和效果,在分析国内计算机编程课程教学现状的基础上,阐述基于翻转课堂的计算机编程课程教学设计,并分别从课前准备工作、课堂教学环节和考核评价等方面具体说明设计过程。     

一种改进的JSD距离的空间直方图相似度度量及目标跟踪

空间直方图是直方图的一种推广, 它能更精确地描述图像(或目标), 被应用到目标跟踪和图像检索等多个领域, 选择一种合适的度量两个空间直方图之间相似性的方法至关重要. 本文提出一种基于改进Jensen-Shannon divergence (JSD) 距离的空间直方图相似性度量, 将空间直方图中每个区间所对应像素的颜色特征和空间特征的联合分布看作一个带权重的高斯分布, 然后计算两个空间直方图对应区间之间的相似度, 即计算两个带权重的高斯分布之间的改进的JSD距离. 本文在计算JSD距离时充分利用高斯分布的权重, 从而提高了度量方法的区分能力. 理论和实验证明了本文提出的相似性度量的区分能力优于Ulges的度量方法, 视频跟踪结果也更稳定、更精确.     

基于深度学习的3D点云补全算法综述

三维视觉已成为当前研究的热点之一。在各种类型的三维数据描述中，点云由于其数据量小而呈现能力细腻被广泛应用于三维数据处理中。现实世界的点云数据通常是通过激光扫描仪、立体相机或低成本RGB-D扫描仪获取的。但是由于遮挡问题、光线反射、材料表面的透明度以及传感器分辨率和视角的限制，导致这些设备直接获取的通常是稀疏或者不完整点云，造成几何信息和语义信息的丢失进而影响到各种下游任务，如机器人操作，导航场景理解等。根据点云补全侧重点不同，将基于深度学习的三维点云补全技术划分为基于体素的形状补全和基于点的形状补全。