室外Wi-Fi网状网在农村的发展和应用

基于Wi-Fi的室外无线网状网因具有高带宽、低价格、可扩展、易维护等优势.近年来在热点覆盖、无线城市等领域的应用迅速发展,其低成本优势也使室外无线网状网成为农村无线宽带覆盖的最有竞争力技术之一.中国科学院计算技术研究所在北京怀柔区渤海镇北沟成功地建设了一个覆盖130多个用户的无线网状网.本文讲述在建设中遇到的问题与积累的经验,以及关于建设宽带Wi-Fi乡村的技术和商业问题的探讨.由于用户需求的刚性,作者认为在农村发展宽带无线网络比无线城市更有优势.     

Manifold Constrained Transfer of Facial Geometric Knowledge for 3D Caricature Reconstruction

3D caricatures are important attractive elements of the interface in virtual environment such as online game. However, very limited 3D caricatures exist in the real world. Meanwhile, creating 3D caricatures manually is rather costly, and even professional skills are needed. This paper proposes a novel and effective manifold transfer algorithm to reconstruct 3D caricatures according to their original 2D caricatures. We first manually create a small dataset with only 100 3D caricature models and use them to initialize the whole 3D dataset. After that, manifold transfer algorithm is carried out to refine the dataset. The algorithm comprises of two steps. The first is to perform manifold alignment between 2D and 3D caricatures to get a "standard" manifold map; the second is to reconstruct all the 3D caricatures based on the manifold map. The proposed approach utilizes and transfers knowledge of 2D caricatures to the target 3D caricatures well. Comparative experiments show that the approach reconstructs 3D caricatures more effectively and the results conform more to the styles of the original 2D caricatures than the Principal Components Analysis (PCA) based method.     

一种基于多终端动态协同的室内定位方法

由于Wi-Fi环境的高动态性,当标定样本类稀少或者逐渐失去其原始价值时,将严重影响定位精度;若重新标定样本,又会带来大量人力物力投入,不利于实际应用。针对这一问题,提出了一种基于多终端动态协同的室内定位方法——OC-ELM。该方法利用环境中多个终端提供的Wi-Fi信息动态协同定位,并在每轮定位结束后及时更新样本库。实验结果表明此方法不仅能实现高精度定位,更重要的是避免了重复的标定工作,提高了实际应用能力。     

手语合成中的多模式行为协同韵律模型

利用大量真实多模式行为数据进行学习训练、获取单模式行为的韵律模型以及多模式行为之间的协同关联模型的方法,来实现虚拟人多模式行为之间的协同.重点给出了多模式行为的韵律模型描述,同时给出基于手语韵律参数与语音韵律特征融合的协同控制韵律模型以及韵律参数获取方法,并运用于多模式行为协同控制中,取得了较好的实验结果.与传统的规则法相比,该学习方法更能刻画多模式之间协同关联的复杂性,更好地实现虚拟人多模式行为合成的逼真性.     

一种新的手势运动数据重定向方法

提出了一种新的重新定向手势运动数据的方法.它把通过运动捕获设备捕获的手势数据重新定向到具有不同大小和比例的虚拟人模型上,从而生成与原运动含义相同且真实自然的动画.首先通过手势特征分析在人体上选择关键敏感点和次关键敏感点,然后利用提出的基于空间相对位置的方法确定重定向后敏感点的位置,最后采用改进的逆运动学方法实现了手势运动的重定向.实验表明,提出的方法使得中国手语合成系统的可懂度提高30%以上.     

普适多媒体信息发布系统的构建

设计了一种基于龙芯2F的低成本多媒体信息发布系统,并提出了一种基于请求属性的更新调度算法。硬件体系结构以龙芯2F作为服务器CPU,CDMA、WiFi和有线多模更新模块,蓝牙推送模块等构成,软件环境为Linux操作系统。更新调度算法依据应用场景对请求加权予以最优调度,较好地降低了由于等待延迟而产生的系统开销。实验结果表明,系统运行稳定,更新响应实时性高,能够较好地满足用户需求,而且更新调度算法使系统各项指标均好于传统的FCFS算法。     

面向广电节目的虚拟人手语合成显示平台研究

基于中国手语合成技术的虚拟人手语视频显示平台技术是一个全新的课题.为了满足广电新闻节目对手势运动流畅性要求,实现了一种上下文相关的手势运动平滑算法,该方法能够充分利用前后两帧的差异来实现手势运动的平滑过渡,其视觉感观效果较传统插值算法更加平滑自然;同时提出了一种基于统计和规则相结合的手势运动重定向算法,在统计方法的基础上针对不同骨架大小以及运动特性进行规则约束,使得标准模型手势运动数据应用到新模型上而不失其准确性;最后,通过扩展基本手语词表达形式并基于alpha融合技术实现了面向广电新闻节目的虚拟人手语合成显示平台并取得很好的结果.     

基于点匹配的3D人脸网格自动转换方法

为了实现3D人脸网格的自动转换,把两个拓扑结构不同的3D人脸网格看作两个顶点坐标集合,提出了一种基于点匹配的人脸网格自动转换方法.利用迭代最近点(ICP)算法对两个点集进行对齐,结合薄板样条函数与确定性退火技术对两个点集进行匹配,实现人脸网格的自动转换.针对转换后网格在面部细节方面的不足,利用克里金插值,提高转换后网格与源网格的相似性.最后在VC++6.0与OpenGL环境下实现了该系统,对算法进行了仿真分析,结果表明了系统的可行性和算法的有效性.     

融合多模信息感知的低功耗行为识别

行为识别在普适计算领域有着极大的应用前景,可广泛应用于医疗监护、智能家居/办公、商业服务等方面.其中基于传感器的行为识别因其分布范围广、不具侵扰性等优点,已成为目前的研究热点之一.采用机器学习理论和方法,提出了一种基于多模传感信息感知和融合的行为识别层次框架.该框架综合加速度和无线网络信号两种传感器信息、利用多种基于融合的识别方法,能同时解决“用户在哪里”、“用户在做什么”、“用户将要去做什么”等行为相关问题.采用智能手机作为实验平台,利用其内置的多种传感器收集用户的行为信息,更符合普适计算的发展趋势.最后通过实际采集的数据和大量的实验说明了各种方法的有效性.