基于椭圆变形域的图像局部变形

图像局部变形技术是图像处理领域的一个分支,它只改变图像中指定区域范围内的特征而保持其他区域不发生变化.文中在径向基函数的基础上,提出了一种基于椭圆变形域的图像局部变形的算法,并讨论了函数中关键参数的选取对变形效果的影响;通过对变形区域的影响半径R和影响系数s的设置,控制图像局部变形的区域,从而解决了图像变形过程中产生的重叠映射;最后,介绍了图像局部变形的算法流程,利用VC++6.0和OpenCV搭建实验平台对算法进行了验证,实现了交互模式下的图像局部变形     

基于图像变形技术的平行坐标可视化

针对传统的平行坐标可视化方法不适于处理大量高维数据等不足,将基于控制点的图像变形技术引入到可视化中,首先利用学习集中的数据建立控制点到目标点的变形函数,求出方程的参数,再将测试集中的数据通过变形函数映射到平行坐标系中,实验结果表明,通过图像变形原理能较好地实现高维数据的分类和可视化效果,优于传统的平行坐标方法。     

基于SSM框架的社区环境数据可视化系统

为了更高效地对社区的环境数据进行管理和直观的展示,提高社区管理系统的使用效率,该文以PM2.5、O3、SO2等社区的环境数据为对象,基于Spring,SpringMVC和Mybatis框架设计了社区环境数据可视化管理系统.前端以Bootstrap为框架,ECharts作为可视化组件实现系统的主要功能.结果表明,该数据可视化系统具有性能良好、数据展示直观、代码复用率高的特性.     

复杂算法可视化框架构建方案研究

算法设计是计算机系统基本构件设计的核心,在程序设计中占据非常重要的地位,算法的理解是困扰学生编程能力提高的难点,算法的不可见性是影响学生理解算法的关键因素。本文介绍了一个复杂算法的可视化系统,该系统可使复杂、抽象的算法能够通过计算机图形化模拟。     

基于变形粒子系统的林火可视化技术研究

林火是一种常见的、危害极大的森林灾害.通过可视化手段研究林火的发生、发展的过程具有重要意义.文章分析了近几年来国内外对火焰模拟与可视化的技术发展,根据林火自身的燃烧机理,提出了基于变形粒子系统的林火火焰的可视化表达方法.该方法用不规则的几何图形来代替图元或像元作为基本粒子,加快绘制速度,并通过求解粒子在不同空间分布上的温度获得粒子的颜色和亮度.仿真结果表明,利用该方法可以快速生成逼真的带有烟雾的林火,并能较好地满足林火的实时绘制需要.     

基于Flask框架的疫情数据可视化分析

在新冠肺炎疫情背景下,通过数据爬虫技术获取开源的疫情数据,经数据处理后形成数据集,利用可视化技术进行数据可视化与数据分析.介绍了数据爬取与处理方法,利用Python语言的Flask框架等可视化技术完成疫情数据可视化,从多角度、多方面展示与分析疫情数据.帮助民众充分了解全国各地的疫情情况、疫情发展趋势以及疫苗接种情况.     

基于局部相似变换的网格变形复制

使用标记点在源和目标间建立关联;然后根据源标记点移动目标标记点,非标记点在标记点的基础上进行变换;最后采用改进的约束方程对结果进行后处理,得到光滑变形结果.该方法不仅适合动画制作初学者,而且可以很容易扩展到非结构化表示的三维模型中,具有良好的通用性.     

图像的局部约束变形技术

提出了一个基于局部约束的图像变形算法。该算法建立在一个新的C^2连续的变形模型上，局部约束包括单点约束和多点约束，用户可以交互地直接控制变形，实例计算表明，该算法十分灵活、简单和快速、变形效果很好。     

基于局部约束的服装变形方法研究

针对目前虚拟服装变形方法不能有效地解决局部不同程度变形的问题,提出一种基于局部约束的服装变形方法。首先,根据人体特征参数自定义构建虚拟人服装模型,并在此过程中对质点-弹簧模型和欧拉算法进行了改进;其次,对服装质点施加约束力,在质点原始的位置上添加改进的基函数,并引入约束权重来控制基函数的变化,从而求得质点的正确位置,实现局部不同程度的变形。实验结果表明,该局部约束方法取得了较好的变形效果。     

内容封装规范的应用程序框架

介绍了内容封装（DLTS－9）的概念模型，并用MSXML SDK编写了一个应用程序框架，演示了要封装一个网络课件所需要的基本步骤，在一定程度上可以作为连接内容封装规范与应用程序的桥梁，减少了应用程序的开发时间。     

基于B/S构架的网络结构可视化系统设计与实现

针对大规模网络节点数目庞大、结构复杂,直接对其可视化存在显示重叠、层次信息难以观察的问题,设计了一个基于B/S架构的网络结构可视化系统。该系统将网络转变为点、边的数据结构;引入网络结构特征参数和网络拓扑结构划分算法来构建网络模型;设计了针对不同需求的可视化方法和交互方式。根据与Gephi的比较和案例分析,表明系统具有表现方式灵活、部署简单、易扩展、跨平台等特点。     

基于骨架关节点约束的交互式局部变形

利用广义元球变形技术,提出一种基于骨架关节点约束的交互式局部变形方法。该方法提取多边形网格模型的骨架关节点并结合模型骨架图结构确定骨架关节点对应的局部区域,计算三维网格点到骨架节点的欧式距离,将约束区域的最大欧氏距离作为约束半径,得到各骨架节点对应的势函数值,通过控制骨架节点的空间位置给出三角形面片点的新坐标位置。实验结果表明,该方法有效保持多边形网络模型的局部特征,并确保了模型变形的直观性和高效性。     

Searching for Flash Movies on the Web: A Content and Context Based Framework

The phenomenal growth of online Flash movies in recent years has made Flash one of the most prevalent media formats on the Web. The retrieval and management issues of Flash, vital to the utilization of the enormous Flash resource, are unfortunately overlooked by the research community. This paper presents the first piece of work (to the best of our knowledge) in this domain by suggesting an integrated framework for the retrieval of Flash movies based on their content characteristics as well as contextual information. The proposed approach consists of two major components: (1) a content-based retrieval component, which explores the characteristics of Flash movie content at compositional and semantic levels; and (2) a context-based retrieval component, which explores the contextual information including the texts and hyperlinks surrounding the movies. An experimental Flash search engine system has been implemented to demonstrate the feasibility of the suggested framework. The work described in this paper was supported substantially by a grant (Project No. 7001457), and partially by another grant (Project No. 7001564), both from CityU of Hong Kong.     

DLPF：基于异构体系结构的并行深度学习编程框架

深度学习在机器学习领域扮演着十分重要的角色,已被广泛应用于各种领域,具有十分巨大的研究和应用前景.然而,深度学习也面临3方面的挑战：1)现有深度学习工具使用便捷性不高,尽管深度学习领域工具越来越多,然而大多使用过程过于繁杂,不便使用;2)深度学习模型灵活性不高,限制了深度学习模型发展的多样性;3)深度学习训练时间较长,超参数搜索空间大,从而导致超参数寻优比较困难.针对这些挑战,设计了一种基于深度学习的并行编程框架,该框架设计了统一的模块库,能可视化地进行深度学习模型构建,提高了编程便捷性;同时在异构平台对算法模块进行加速优化,较大程度减少训练时间,进而提高超参数寻优效率.实验结果表明,该编程框架可以灵活构建多种模型,并且对多种应用取得了较高的分类精度.通过超参数寻优实验,可以便捷地获得最优超参数组合,从而推断各种超参数与不同应用的联系.     

一种基于透明Web Cache的内容过滤实现框架

网络实时内容过滤技术在现实生活中得到了广泛的应用和发展,该文从实时内容过滤存在的种种不足出发,结合现有的网络拓扑结构和网络技术应用,利用多种先进网络技术手段,配合Linux和Squid这一开放源代码的软件系统,提出了一种基于特定网络架构的内容过滤实现框架,该框架采用内容分析和网址过滤相互协同、分时工作的方法,可很好地提高内容过滤的准确性和实时性。     

基于BPNN局部位移场拟合的心脏形变计算模型

加标记的心脏核磁共振图像（tagged MRI）提供了一种非介入性的方法来跟踪心肌组织的运动,通过对MRI中tag线的分割可以获得在心动周期不同时刻的多帧稀疏的tag线位移信息．如何借助这些信息近似恢复整个心脏的运动是一个具有挑战性的课题．提出了一种新颖的心脏形变计算模型：由tag线交点信息通过BE神经网建立描述连续位移场的局部拟合函数;再通过对位移场函数的迭代求解心肌质点的运动,实现心脏形变计算．实验表明模型具有物理意义明确、算法简单和计算精度高的特点．     

基于组件的Agent框架研究

首先介绍了组件技术和框架技术的思想和设计原则,并在此基础上提出了设计Agent结构应该遵循的原则;依照文中所述的各项原则,提出了一种基于组件的Agent框架,并对框架中的组件及工作原理进行了详细地描述。