基于前缀编码的先根遍历树生成算法的研究与应用

在管理信息系统的层次分类树中,为了快速查询分类信息并高效地生成层次分类子树,提出了一种基于前缀编码的先根遍历树生成算法。该算法中的节点采用前缀编码的数据结构,便于快速检索出子树节点集合;在构造子树时预先对其进行先根遍历,产生有序遍历表,同时记录最近各层节点的信息,使得建立子树的效率得到大幅提高。最后通过实例验证了所提算法的有效性,为管理信息系统中层次分类树的建立提供了可行的解决途径。     

基于Kinect相机和改进ICP的三维物体重建

针对三维物体重建过程中存在的配准精度差问题,提出一种改进的 IC P算法。先利用动态设定的距离函数阈值,再利用高斯曲率相似性,去除错误匹配点对,在迭代结束后给出结果评价准则,提高ICP算法的精度。在使用Kinect相机采集到点云数据后,利用改进的IC P算法进行局部配准,将局部配准的结果应用于全局配准,得到完整的三维物体模型。实验结果表明,该算法配准精度高,能有效地应用于三维物体重建。     

AJAX在关系型数据库中的改进及应用

传统AJAX引擎在解析较大的回传XML文档时时间开销过大,为了解决这一问题,提出了一种改进的AJAX模型,并给出了一个应用实例.改进AJAX模型采用结构化的并行数组来存储回传数据,避免了对半结构化的XML文档进行解析,提高了数据利用效率.实验结果表明,改进AJAX模型可以满足较大数据量的业务处理要求,明显缩短了用户等待时间.在3000千条记录以下的数据表中应用这一模型,客户端与服务器交互顺畅,可以很好地满足用户实时性要求.     

深度语义关联学习的基于图像视觉数据跨域检索

基于图像的视觉数据跨域检索任务旨在搜索与输入图像在语义上一致或外形上相似的跨域图像和三维模型数据,其面临的主要问题是处理跨域数据之间的模态异质性。现有方法通过构建公共特征空间,采用域适应算法或深度度量学习算法实现跨域特征的域对齐或语义对齐,其有效性仅在单一类型的跨域检索任务中进行了验证。提出一种基于深度语义关联学习的方法,以适用多种类型的基于图像的跨域视觉数据检索任务。首先,使用异构网络提取跨域数据的初始视觉特征;然后,通过构建公共特征空间实现初始特征映射,以便进行后续的域对齐和语义对齐;最后,通过域内鉴别性学习、域间一致性学习和跨域相关性学习,消除跨域数据特征之间的异质性,探索跨域数据特征之间的语义相关性,并为检索任务生成鲁棒且统一的特征表示。实验结果表明,该方法在TU-Berlin、IM2MN和MI3DOR数据集中的平均精度均值(mAP)分别达到0.448、0.689和0.874,明显优于对比方法。     

复合主干融合的图像增强算法

基于深度学习的微光图像增强算法所生成的图像普遍存在噪声凸显和细节丢失等问题,而端对端深度学习算法的性能又在很大程度上依赖于骨干网络的提取能力,因此,通过探索更有效的骨干网络结构可以提升微光增强任务的性能收益.本文提出了一种复合主干网络融合策略的图像增强算法,将不同图像增强算法中的主干网络进行融合,以提高整体网络的特征提取能力.该算法通过逐层融合来自不同主干网络的特征信息,将复合特征引导到解码器中,再充分利用不同的上采样方法,将主干网络融合的特征进行堆叠,最终生成正常光照条件下的图像.通过与现有的主流算法进行定量与定性的对比实验,结果显示,本文方法显著提升了微光图像的亮度,同时保留图像的细节特征,在峰值信噪比和结构相似性客观指标上,在LOL-V2数据集上达到了24.35 dB和0.871,有效解决了图像增强后的噪声凸显和细节丢失问题.     

网络故障分析虚拟仿真实验项目建设

为解决学生网络故障分析与诊断能力不强、无法快速有效处理实际网络环境中的异常现象等问题,提出基于虚拟仿真、数据库等技术搭建网络故障分析实验教学平台并设计网络故障分析虚拟仿真实验项目,通过课前、课中及课后等教学环节的综合实施方案介绍,说明该实验教学平台的完整性与统一性,同时说明学生对网络基本知识点的掌握程度明显提升.     

可扩展的逻辑表达式求值系统的设计与实现

针对目前逻辑表达式求值算法中运算符的名称、优先级和运算规则都以硬编码的形式固化在算法中所带来的算法无法扩展的问题,通过将运算符的名称、优先级和运算规则抽象为接口的方法,设计并实现了一种新的逻辑表达式求值系统。该系统既保证了表达式求值算法的独立性,又允许用户自定义运算符和更新原有运算符运算规则,从而实现了逻辑表达式求值的可扩展性。     

与科研课题相结合的数据库课程体系的教学新模式

针对目前数据库课程体系的教学现状,分析了将科研课题引入数据库课程体系的必要性,建立了与科研课题相结合的数据库课程体系的教学新模式。重点讨论了该教学新模式实施过程中诸如教学目标的确定、科研课题的选择、知识点整合和实践环节考核等关键问题。     

一种改进的RANSAC图像拼接算法

针对RANSAC算法迭代次数过多导致的图像拼接效率不高的问题,提出一种改进的RANSAC图像拼接算法;首先采用SIFT算法提取尺度不变特征点,利用双向互匹配策略对特征点进行匹配,在使用RANSAC算法计算单应性矩阵之前,利用相邻特征点之间的关系对初始特征点对进行筛选,最后使用加权平滑法完成图像的融合;实验结果表明该方法有效地减少了特征点对数,提高了RANSAC的运行时间,图像拼接效率有了很大的提高。     

基于虚拟手的人机交互关键技术

基于虚拟手的人机交互技术是虚拟现实中的研究热点。对其中的关键技术进行了研究,采用多边形网格建模方法,建立了虚拟手的逼真几何模型;基于Virtools平台开发了数据手套的数据采集模块,提出使用基于初始值的数据转换方法,解决了开始运动时的跳变问题,同时对手指的外展运动,使用约束值方法进行处理,提高了虚拟手与真实人手匹配一致性;最后,针对虚拟手与虚拟物体的操作交互,提出了一种基于有效阈值角度的抓取算法。通过Virtools平台进行验证,实验结果表明:虚拟手模型逼真度高,手型变化自然;同时实现了虚拟手对虚拟物体的操作交互,具有很强的实用性。