用ADO模型的记录流对象存取数据库图片技术

VB数据库中图像数据的存取对初学者来说是个难点,而用ADO模型的记录流对象存取数据库图片的技术大大简化了存取长二进制数据的操作,介绍了利用这一对象存储图片文件的方法,使读者在较短的时间里掌握这一技术,进而开发出切实可行的应用程序.     

在VB中存取SQL SERVER 2000二进制数据的方法

表加实体的间接存取方法应用广泛、易于理解,二进制数据以文件的形式存放在特定的目录下,数据表中字段值存储文件路径,此方法不能体现SQLSERVER2000管理数据的优势;直接存取将二进制数据直接存入数据库中,存取过程均以临时文件过渡,是数据库管理二进制数据的发展方向。     

SQL Server存储图像数据的探索与实现

阐述BLOB数据(BinaryLargeObject,二进制大对象)直接存储在数据库中的优点(不使用文件系统),并用实现数据在中的存取的一个例子     

在VB中存取SQL SERVER 2000二进制数据的方法

表加实体的间接存取方法应用广泛、易于理解，二进制数据以文件的形式存放在特定的目录下，数据表中字段值存储文件路径，此方法不能体现SQL SERVER2000管理数据的优势；直接存取将二进制数据直接存入数据库中。存取过程均以临时文件过渡。是数据库管理二进制数据的发展方向。     

利用LabVIEW SQL Toolkit对不同类型数据存取操作的方法研究

针对LabVIEW在与专业数据库的连接、数据存取等方面难于实现的问题,根据基于LabVIEW开发的测试系统对数据存取方面的实际需要,提出一种应用LabVIEW工具软件包LabVIEW SQL Toolkit快速实现与专业数据库SQL Server连接的方法,并将此方法应用于基于LabVIEW平台开发的滑动轴承磨损试验测试与监测系统中,实现了对数据库中不同类型数据,尤其是大型二进制数据的快速、有效存取。测试结果表明,此方法方便、高效,对在LabVIEW开发环境中需要访问数据库的程序设计者具有重要的借鉴意义。     

ASP.NET实现在数据库中二进制格式存取图片

以二进制格式在数据库中存储图片具有安全性高、易于管理等优势,不同的数据库管理系统和不同的开发技术在实现方法上有所不同。本文研究使用ASP.NET2.0提供的相关控件和流技术实现在Access数据库中以二进制格式存取并显示图片。以常见的会员管理系统中的注册与编辑功能为例来,阐述了用ASP.NET在数据库中以二进制格式存取并显示图片的技术特点、技巧和方法。     

探索SQLServer中存储BLOB数据

阐述BLC）B数据（BinaryLargeObject,二进制大对象）直接存储在数据库中的优点（不使用文件系统）,并用VisualBasic实现BLOB数据在SQLServer中的存取的一个例子。     

探索SQL Server中存储BLOB数据

阐述BLOB数据(Binary Large Object,二进制大对象)直接存储在数据库中的优点(不使用文件系统),并用Visual Basic实现BLOB数据在SQL Server中的存取的一个例子。     

VC中用ADO实现大数据的存取

在利用VC进行数据库编程时,常常需要存储较大的二进制数据对象,比如:图像、音频、视频文件或其它二进制数据,这些数据称之为二进制大对象BLOB(BinaryLargeObject),其存取的方式与普通数据有所区别,它是作为OLE字段在数据库中存储,通过数据集对象的成员变量自动变换得到的图像数据,得到的数据并不能直接显示,如何处理这种数据,一直是数据库编程中的一个难点,目前关于VC进行数据库编程的资料不少,但很少涉及此类数据的操作。文章针对这一现状,并结合自己开发的一个项目,解决了如何显示access数据库中的图像这一问题。     

关系数据库二进制存储图像数据的研究与应用

数据库存储的数据包括了声音、文本、图像、视频等,而这些信息一般都以文件的形式存在,利用二进制实现对这些文件进行存取,能更好地保证数据库运行的安全性、完整性和封装性。     

在PB的数据窗口中使用OLE列的方法

PB的数据窗口技术具有强大的数据库连接功能 ,但对于数据库中blob类型的字段 ,其存取方法与其它类型的字段不同 ,需要在数据窗口中使用OLE技术调用相应的服务器应用程序来进行查询、编辑等操作。本文通过实例对此作了详细的阐述。     

Energy-based blob analysis for improving precision of skin segmentation

This paper addresses a problem of precise skin segmentation necessary for sign language recognition purposes. The main contribution of the presented research is an adaptive skin model enhanced with a blob analysis algorithm which significantly reduces false positives and improves skin segmentation precision. Adaptive skin detector utilizes a statistical skin color model updated dynamically based on a face region defined by eye positions. Face geometry is used for face and eye detection in luminance channel prior to the model adaptation. Color-based skin detectors classify every pixel separately which results in high false positives for background pixels which color is similar to human skin. The proposed blob analysis technique verifies detected skin regions by taking into account pixel topology. The experiments for ECU database showed that with the proposed approach false positive rate was reduced from 15.6% to 6% compared with a statistical model in RGB, which can be regarded as a significant improvement.     

基于序位滤波的斑点形态滤波器

斑点是图像中的一种基本灰度形态,在图像分析中有着重要应用.本文提出了一种新的斑点形态滤波器（Blob Form Filter,以下简称BFF）,用于图像中斑点形态的目标检测.BFF采用了序位滤波原理,所以它对噪声具有较好的鲁棒性.实验结果表明,BFF可以有效地从受噪声污染的二值图像、灰度图像中检测出指定大小的斑点区域,并且抽出的斑点形态非常接近于斑点原有的形态.     

基于运动点团的鱼眼图像中多目标检测方法研究

采用运动点团模式对鱼眼视频序列中的目标检测方法进行了研究和探讨。运动点团模式的运动目标检测分为三个层次,每个层次对应一个具体的检测算法,即基于像素层的背景提取和更新、运动点团层的点团检测和判定及运动目标层的目标标记和跟踪。对三个算法的原理进行了探讨,并结合鱼眼图像的特点进行了算法改进和优化。实验结果表明,以运动点团作为中间检测过程的方法能有效对圆形鱼眼视频序列中的多个运动目标进行检测,特别是图像边缘的大畸变、低分辨率目标,相比传统的检测方法具有更好的检测稳定性和准确性,在大范围智能视频监控中具备很好的实际应用价值。     

图像斑状特征位置与尺寸的自动检测

针对图像中经常存在的斑状特征,提出一种位置与尺寸自动检测方法。首先基于斑状特征的梯度分布构造能够用于该特征检测的极值能量函数;然后从理论上分析所构造极值能量函数的极值特性,并基于模拟图像进行极值特性直观分析;最后给出基于极值能量函数的图像斑状特征位置与尺寸检测实现算法。实验结果表明,本文方法不仅能够有效准确地检测出图像斑状特征的位置与尺寸,而且对图像噪声、模糊、视角变化具有较强的稳定性与鲁棒性。     

时空对象关系模型研究

时空数据模型是时空数据库的研究重点之一，以往提出的时空数据模型存在着不同的缺点。本文以抽象数据类型为基础，提出了一个基于对象关系模型的时空对象关系模型STORM，给出了STORM的形式化定义，并证明STORM可以有效地表示时空信息和时空变化。     

Computation of the travelling salesman problem by a shrinking blob

The travelling salesman problem (TSP) is a well known and challenging combinatorial optimisation problem. Its computational intractability has attracted a number of heuristic approaches to generate satisfactory, if not optimal, candidate solutions. Some methods take their inspiration from natural systems, extracting the salient features of such systems for use in classical computer algorithms. In this paper we demonstrate a simple unconventional computation method to approximate the Euclidean TSP using a virtual material approach. The morphological adaptation behaviour of the material emerges from the low-level interactions of a population of particles moving within a diffusive lattice. A ‘blob’ of this material is placed over a set of data points projected into the lattice, representing TSP city locations, and the blob is reduced in size over time. As the blob shrinks it morphologically adapts to the configuration of the cities. The shrinkage process automatically stops when the blob no longer completely covers all cities. By manually tracing the perimeter of the blob a path between cities is elicited corresponding to a TSP tour. Over 10 runs on 20 randomly generated datasets consisting of 20 cities this simple and unguided method found tours with a mean average tour length of 6.41 % longer than the minimum tours computed by a TSP solver (mean best performance was 4.27 % longer and mean worst performance was 9.22 % longer). We examine the insertion mechanism by which the blob constructs a tour, note some properties and limitations of its performance, and discuss the relationship between the blob TSP and proximity graphs which group points on the plane. The method is notable for its simplicity, novelty and the spatially represented mechanical mode of its operation. We discuss similarities between this method and previously suggested models of human performance on the TSP and suggest possibilities for further improvement.     

ITS中基于斑块处理的车流长度检测算法

通过对图像中的斑块进行分析,获得斑块在图像中的信息,由非线性校正算法将其恢复为实际道路中信息。依据一定的条件将斑块聚合为车辆以提取车辆信息,进而判断是否有车辆队列,得到较为准确的车流长度。实验结果表明,该检测算法有较高的准确性,且能满足监控的实时性。     

基于直方图匹配的鬼影检测算法

本文研究了背景差方法检测运动目标经常出现的鬼影问题,通过分析前景块边缘区域像素分布,提出了鬼影检测算法。首先,用直方图匹配和平均变化率来衡量前景块边缘区 域的像素分布在当前图像与前帧图像之间的差异;其次,也用直方图匹配来衡量当前图像中前景块边缘区域和与它邻接的背景区域像素分布之间的差别;最后,利用阈值分割割确定直方图匹配极高和平均变化率极小的鬼影块。实验结果表明,本文提出的算法可以快速有效地检测并去除鬼影,同时克服了已有鬼影算法的缺陷。     

团块与Mean-Shift结合的局部遮挡目标跟踪

传统的基于Mean-Shift的目标跟踪方法利用目标的全局特征进行跟踪,在局部遮挡情况下跟踪效果不佳。提出一种基于团块建模和Mean-Shift相结合的利用目标局部特征的运动目标跟踪方法,对目标进行团块建模,利用Mean-shift算法对各团块进行跟踪,在此基础上确定目标新位置。该方法能够在目标发生局部遮挡时,自动选取未被遮挡的团块的跟踪结果来确定目标的位置。为了提高方法对背景干扰的鲁棒性,采用背景加权的Mean-Shift算法。实验结果表明：该方法在局部遮挡的情况下可较好地进行目标跟踪,跟踪效果优于报导的基于Mean-Shift的方法。