UIDT:一种基于摄像头的用户界面模型

为了弥补WIMP界面模型对视觉交互描述的不足,提出一种基于视觉交互的用户界面模型．首先在分析和总结视觉交互过程的基础上,以活动理论为基础,提出一种以用户为中心、面向任务和基于事件驱动的用户界面模型;然后描述了该模型的组成结构及其相互关系;最后给出了一个基于此模型的视频手势交互系统实例．实验结果表明,该模型能够有效地支持视觉交互设计,使用户界面满足可用性要求．     

基于JXTA分布式搜索的研究

在引入一种基于JXTA平台的搜索机制--JXTASearch,本文首先介绍了它的搜索机制,然后与传统搜索方式进行了比较,最后实现了它在JXTA平台和Web Service的搜索过程.     

用户驱动的微博可视化搜索

目的 微博作为一个社交与信息分享平台,日信息量数以亿计,如何高效地搜索用户感兴趣的信息成为亟待解决的问题.提出了一个新颖的用户驱动的可视化微博信息搜索方法.方法 采用特征词及其权重来建模用户的兴趣特征,并基于此建立用户与特征词之间的相关关系.搜索微博信息时,首先定位与检索词相关的微博用户,在相关微博用户的微博中筛选与搜索相关的微博.另外,采用关注度传递算法对搜索进行扩展,将返回的特征词和微博用户进行可视化展示,并提供交互供用户查看与选定特征词或用户相关的微博.结果 实验结果表明,基于本文方法,用户可以高效地定位感兴趣的微博信息.结论 以用户作为桥梁,大大缩小了微博信息的搜索范围,同时采用关注度传递算法对搜索进行扩展,对结果进行可视化展示.实验表明本文方法能够使用户快速搜索出感兴趣的信息.     

静态图像搜索技术

在过去的十年里,搜索系统已经变成了计算机领域中一个重要的组成部分。伴随着不断增大的多媒体信息．如何有效地查找和搜索我们所关心的内容变得越来越突出了。在这篇文章当中面向多媒体．尤其针对于静态图像的搜索技术的发展和进化过程将被进行分析研究。经过对两种不同的检索系统进行分析后。可以发现基于内容的图像检索系统比第一代可视化信息检索系统有两点很明显的优势。     

开放式Java可视化用户界面开发系统的设计和实现

描述了一个“升放式Ｊａｖａ可视化用户界面开发工具”,重点描述了该系统的通用接口模型及其动态扩充模型的设计思想、组成及实现方法。     

一种分布式交互仿真的可视化工具软件

该文提出将仿真可视化与仿真计算相分离的观点。阐述了分布式交互仿真（ＤＩＳ）系统可视化的共同要素，给出了作者研制的ＤＩＳ仿真共具软件的结构与实现途径。     

扇型滤波器的可视化交互界面的设计

针对选取扇型滤波器参数比较困难这一问题,采用VC实现了其可视化交互界面,以频率波数谱的分布情况作为参数选择的依据,介绍了设计思想及具体实现方法。对一组正演数据进行处理,结果表明,可视化交互界面有助于迅速、准确地选取参数,以达到对各种介质都能有效地去除直达波的目的,具有良好的可操作性和人机交互性。     

可视化的交互式计算机视觉系统设计

计算机视觉是计算机科学中非常重要的学科,与图形图像、模式识别、计算几何、统计推断等学科密切相关。但是现有的计算机视觉系统普遍存在一个问题:涉及算法难度大且数量多,数学基础和编程能力要求高,非常不利于初学者的学习。为了解决这一问题,开发了可视化的交互式计算机视觉系统。简单地介绍整个系统的设计以及一些重要的技术,重点描述基于结点的可视化编程的原理,功能模块的整合,以及系统的插件式架构。     

融合相机元信息的基于区域的手机图片搜索

照相手机的流行及其具有的随身携带性,使得人们能够随时随地进行拍照。相比传统的相机来说,手机的联网性使得人们能够实时地进行图片搜索和分享。由此而来的手机图片数量的急剧增长,又使得如何高效地组织、管理以及检索这些图片成为了研究热点。为了高效地进行手机图片搜索,提出了一种融合相机元信息(Exif)的基于区域的手机图片搜索算法,同时利用这个算法实现了一个在线的用户手机拍摄图片的搜索系统。通过与传统的基于内容的手机图片搜索的对比可见,该算法通过融合进相机元信息以及物体的区域特征,在一定程度上降低了"语义鸿沟"问题。实验结果表明,该算法优于传统的基于底层特征的图片搜索算法。     

一种面向个人信息管理的Post-WIMP 用户界面模型

提出了一种面向个人信息管理(personal information management,简称PIM)的Post-WIMP界面模型(Post-WIMP PIM interface model,简称PWPIM).首先给出了PWPIM的形式化描述,从5个方面对个人信息管理进行建模,分别描述了用户特征、领域对象和交互过程等;在此基础上给出了PWPIM的建模方法;最后,将PWPIM应用于一个基于实物界面的PIM系统.应用实例表明,PWPIM能够有效地描述PIM的Post-WIMP界面,能够满足PIM面向大众用户、多样信息及自然交互的需求,能够为PIM的Post-WIMP界面设计、开发与评估提供理论支持.     

基于Processing的信息可视化研究

Processing是一个开源的可视化设计工具。它为从事可视化设计的广大科研工作者提供强大的技术支持。该文对Processing的API及核心库做了简单介绍,并通过具体应用描述了Processing进行可视化设计的全过程。     

树图可视化

树图是一种流行的利用包含关系表达层次化数据的可视化方法.由于其呈现数据时高效的空间利用率和良好的交互性,受到众多的关注,得到深入的研究,并在科学、社会学、工程、商业等领域都得到了广泛的应用.文中从树图的布局算法、交互方法、改进和变种、应用领域和用户评价研究等角度,对树图可视化及其扩展方法的基础和研究前沿进行了综述,并对树图可视化方法的前景进行了展望.     

基于榜样的学习方式在《信息搜索与分析》教学中的应用

基于榜样的学习方式方法是在专家引导下的独立解决实际问题的科学学习方法,以其全新性、科学性和人性化在计算机课程教学中得到了成功应用.随着信息时代的到来,如何使我们培养的计算机专业的学生能始终紧跟时代前进的步伐,是我们每位信息技术教育者都必须要面对的问题,而基于榜样的学习方式方法使这个问题的解决成为可能.文章就围绕基于榜样的学习方式教学流程对在<信息搜索与分析>课程中的应用作了探索.     

基于Processing的信息可视化研究

Processing是一个开源的可视化设计工具。它为从事可视化设计的广大科研工作者提供强大的技术支持。该文对Processing的API及核心库做了简单介绍,并通过具体应用描述了Processing进行可视化设计的全过程。     

基于搜索的Simulink测试数据生成

为满足基于模型的测试需求,研究了基于搜索的Simulink模型测试数据生成方法。对于严格约束,该方法利用代价函数规则构建目标函数,针对Simulink模型复杂性的特点,采用模拟退火算法对目标函数求优,最终搜索出满足目标约束的测试数据。由此设计了一种综合考虑宽松约束和严格约束的Simulink测试数据生成框架,最后实现了该方法在典型案例的应用。实践证明,该方法快速有效地解决了Simulink模型的测试数据生成问题。     

SBFS：基于搜索的软件缺陷预测特征选择框架

软件缺陷预测通过预先识别出被测项目内的潜在缺陷程序模块,有助于合理分配测试资源,并最终提高被测软件产品的质量。但在搜集缺陷预测数据集的时候,由于考虑了大量与代码复杂度或开发过程相关的度量元,造成数据集内存在维数灾难问题。借助基于搜索的软件工程思想,提出一种新颖的基于搜索的包裹式特征选择框架SBFS。该框架在实现时,首先借助SMOTE方法来缓解数据集内存在的类不平衡问题,随后借助基于遗传算法的特征选择方法,基于训练集选出最优特征子集。在实证研究中,以NASA数据集作为评测对象,以基于前向选择策略的包裹式特征选择方法FW、基于后向选择策略的包裹式特征选择BW、不进行特征选择的Origin作为基准方法。最终实证研究结果表明：SBFS方法在90%的情况下,不差于Origin法。在82.3%的情况下,不差于BW法。在69.3%的情况下,不差于FW法。除此之外,我们发现若基于决策树分类器,则应用SMOTE方法后,可以在71%的情况下,提高模型性能。而基于朴素贝叶斯和Logistic回归分类器,则应用SMOTE方法后,仅可以在47%和43%的情况下,提高模型的预测性能。     

基于聚类的模型数据集可视化与检索

为解决模型数据集可视化的问题,提出一种基于聚类结果的簇代表模型可视化方案.首先以等距特征映射算法作为模型特征数据的降维方法,将高维特征数据降至三维,并以该三维数据作为簇代表模型的空间位置坐标;然后采用粒子群优化算法得到模型簇的几何中值点,以距几何中值点最近的模型作为该模型簇的代表模型;最后结合模型的对齐方法来确定簇代表模型的姿态,从而实现模型数据集的可视化.另外,根据查询模型与簇代表模型之间的相似性,提出一个基于聚类结果的模型检索流程.该检索流程首先寻找与查询模型最相似的簇代表模型,然后将查询范围限制在这些簇代表模型对应的模型簇中,从而减少备选模型的数量.检索实验结果表明,在合适的参数组合下,该检索流程可以在保证检索精度的同时大幅提高检索效率.     

文本可视化研究综述

随着海量文本的涌现,信息超载和数据过剩等问题促使了文本可视化技术的出现.文本可视化技术综合了文本分析、数据挖掘、数据可视化、计算机图形学、人机交互、认知科学等学科的理论和方法,为人们提供了一种理解复杂文本的内容、结构和内在规律等信息的有效手段.文中首先阐述了文本可视化的概念和重要性,然后按照不同可视化对象类型综述了文本可视化的研究现状,并介绍了典型的文本可视化方法与方案;最后,对文本可视化的未来研究方向进行了展望.     

农业信息搜索可视化平台研究

针对传统搜索引擎检索返回结果数量庞大、专业性差且只能为用户提供一维、线性搜索结果的问题,在分析研究农业垂直搜索引擎的基础上,构建农业信息搜索可视化服务平台。基于农业文献,对数据进行信息抽取、关联分析,并设计了一种基于最大距离法选取初始质心的K-means层次聚类算法来发现领域概念间关系;在此基础上,利用信息可视化模型与基于Java的Prefuse插件包为用户提供图形化的结果呈现方式,实现信息的交互控制,优化检索过程。通过实验验证,改进的层次聚类算法提高了领域概念间关系聚类效果的同时降低了聚类总耗时,平台满足用户检索的专业性需求。     

基于分类技术的搜索引擎排名算法--CategoryRank

提出了一种基于分类技术的搜索引擎新排名算法CategoryRank。该算法能够借助类别信息,更加准确地计算网页的排名得分,提高搜索引擎排名的准确性。算法基于任意两个网页之间的类别信息,对链接图进行了分析和计算,并且与PageRank等算法进行相比,该算法能够更加准确地模拟用户浏览网页的习惯。同时针对Web中的每个网页,算法计算出它的类别属性,直接体现了该页面针对不同用户的重要程度。最后,把该算法的离线模型扣在线模型统一起来,阐明了算法在搜索引擎排名中的运行机制。