一种高效的三维运动检索方法

随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能.在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了.本文提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三维空间变换规律的3D时空特征的方法,并基于时空运动连续性引入了关键空间的概念.针对各关节点时空特征相对保持独立的特性,本文用每个关节点作为索引,并通过数据驱动决策树的学习方法去分析关节点对运动相似的不同影响,最终实现了一个高效的运动检索系统.     

一种基于社交关系模型的系统安全分析方法

安全问题已经成为现今信息技术在企业应用中要解决的重要问题，本文提出一种设计安全系统的方法框架，这个方法基于面向主体的需求建模框架i^＊，通过社交概念模型来分析与安全相关的系统的业务和组织环境．这个方法框架把安全分析和一般的软件工程分析方法结合起来，把安全性和系统相关的其他功能性需求和非功能性需求的共同分析，对需求进行权衡，从系统设计的初始阶段起就把安全措施整合进去．本文通过网上购物的实例用i^＊图示分析了设计过程中的相关步骤．     

非线性子空间中的运动数据编辑和风格生成

提出了基于三维人体运动数据和等距特征映射（ISOMAP）降维机制的子空间人体运动风格生成和编辑的方法.该方法拓展了传统ISOMAP难以处理非训练(out of sample)数据的局限性,在具有非线性内在属性的高维运动数据空间和低维非线性风格化子空间之间建立映射,使之能够直接应用在非训练数据集.对于映射到低维子空间的运动数据利用分解生成模型分离出运动的内容参数和风格参数,通过在子空间中调整这两种参数并逆向映射到原始运动数据空间,实现运动数据的编辑和新风格的生成.实验结果表明,该方法能够在虚拟现实场景中自动生成各种复杂新风格的人体运动,并具有精度高的特点     

基于RFID数据处理的公交停车场管理

采用了基于J2EE架构的公交停车场管理信息集成技术,描述了一个Web应用系统,提供一个多层次的分布式应用模型。它可以使用户通过浏览器来管理公交停车场,该系统使用最新的JBOSS框架Seam来实现,Seam能很好地连接表现层和持久层,有利于保持公交停车场数据库管理的一致性和数据的动态更新和维护。同时采用了高效的RFID数据流清理框架,提出了一个可扩展接收器数据流的处理（GRSP）和声明式的基于查询框架,用来清理射频识别技术（RFID）传感器设备产生的数据流。实验证明,系统具有良好的性能和应用前景。     

浮码头非线性撞击问题的样条加残配点法

本文在分析浮码头撞击的线性振动基础上，针对广泛采用的防冲设备－橡胶护舷，提出非线性动力响应的分析方法。对复合体系非线性动力方程应用样条加残配点法进行直接积分。考虑非线性阻尼，采用切线刚度及拉格朗日插值函数，给出撞击力及撑杆动内力的最大值，为工程应用提供有效方法。     

资源独立工作流可满足性的最小增量模式回溯

工作流可满足性是业务安全规划的基本问题, 正在面临高资源配比(资源数n显著大于步骤数k)造成的性能挑战. 在资源独立约束下, 其最高效求解途径是模式空间上的增量回溯法IPB. 为克服结点真实性验证的性能瓶颈, 它增量计算模式k指派(二部)图及其(左完备)匹配, 分别需要O(kn)和O(k²)时间. 利用父子模式的原子差异增量计算完全指派图, 只需O(n)时间, 特别是其实际性能, 将随模式块规模增长迅速提高. 但该图的O(kn)规模导致了同样的增量匹配时间. 进而引入完备k核心匹配概念, 证明其存在性等价于左完备匹配, 且其增量计算时间为O(k²). 由此, 建立了时间复杂度更低的最小增量模式回溯法. 在含互斥和两种全局值势约束而授权比例约为1/4的扩展公开实例集上进行实验, 结果表明: 当n/k=10(及n/k=100), 而k变化时, 该方法较IPB有平均超过2(及5)倍、最低1.5(及2.9)倍的性能优势; 当k=18(及k=36), 而n/k=2~4096(及n/k=2~2048)时, 该方法有平均超过2.6(及3.6)倍优势; 而较2021年Minizinc挑战赛的冠军求解器Google OR-Tools CP-SAT, 该方法最低有超过3倍优势.     

基于集成多示例学习决策树分析的三维运动检索

随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能.在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了.提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三维空间变换规律的三维空间特征的方法,并基于空间运动连续性引入了关键空间的概念.针对各关节点空间特征相对保持独立的特性,用每个关节点作为索引,并通过集成学习的多示例决策树的学习方法去分析关节点对运动相似的不同影响,最终实现了一个高效的运动检索系统.     

基于双向参考索引的大规模人体运动数据库的检索

因为运动特征数据的高维复杂性,采用非线性的Isomap流形学习的降维算法来对运动特征数据进行降维,为了能让Isomap方法处理训练数据集之外的数据,通过学习主成分特征核函数逼近降维结果,以扩展传统Isomap的局限性.在运动数据降维之后,为大规模运动捕获数据库建立一种双向参考索引(DRI),在检索过程中索引用来排除绝大部分与查询例子无关的运动数据,这样运动检索中的相似度的计算通过索引被缩小到一个小范围候选数据集合中,避免了大量不必要的匹配开销,从而提高了检索的效率.     

工作流可满足性(≠,=)计数及其#P完全性

工作流可满足性（WS）是资源分配对访问控制（AC）策略提出的基本要求.相关工作主要围绕WS决策问题展开,通过找到一个具体的解来说明AC策略的正确性.然而为了进一步验证AC策略在资源异常情况下的合理性,统计所有解的数量将更有帮助.本文对互斥和绑定约束下的WS计数问题进行研究,通过构造从典范性#P完全问题#3SAT到该问题的多项式计数归约,证明其属于#P完全问题,为其恰当地求解奠定了理论基础.