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人体姿态估计是计算机视觉研究领域的热点研究问题之一,但其在传统民间舞蹈动作姿态估计方面的应用研究尚处于起步阶段.由于舞蹈图像中人体动作复杂多变、舞蹈动作连贯性强、舞蹈者存在严重遮挡不易检测等特点,传统人体姿态估计方法难以准确估计舞蹈者的动作变化,导致舞蹈动作姿态估计准确率较低.针对此问题,本文提出一种基于序列多尺度特征融合表示的层级舞蹈动作姿态估计方法,该方法针对舞蹈动作骨骼关节点尺度变化剧烈的问题,构建基于序列多尺度特征融合表示的关节点估计模型.并且,针对舞蹈姿态形变较大,遮挡严重的问题,设计基于关节点几何关系的层级姿态估计模型,提高舞蹈动作姿态估计的效果.实验结果表明,本文方法在标准人体姿态估计数据集及自建舞蹈数据集上取得较好的姿态估计结果. 相似文献
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介绍了基本蚁群算法的原理和适用范围,总结出了基本蚁群算法在求解最优路径问题时,虽然具有很强的发现较优解的能力,但是存在容易陷入局部最优解和收敛时间过长等问题。考虑到基本蚁群算法在无线传感器网络路由上应用的不足,提出了一种改进后的蚁群算法,并将其应用到传感器网络路由中。该算法不仅在状态转移概率公式中引入罚函数和动态权重因子,而且采用局部信息素更新和全局信息素更新结合的方式更新路径信息,充分考虑到传感器节点与节点间的传输距离,并且充分考虑传感器节点的剩余能量。最后通过仿真实验,得到了基本蚁群算法和改进后的蚁群算法在传感器节点剩余能量和传输数据包时网络延迟的不同曲线,验证了改进后的蚁群算法在无线传感器网络路由选择上的高效性。 相似文献
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随着物联网、云计算等大规模分布式系统在国内的日益流行,软件工程的应用环境已经不可避免的转向适用于分布式环境.而已有的基于时间约束的软件工程资源动态配置模型大都有所局限,无法评价其在大规模分布式环境中的效果.文中提出了一种基于 Petri 网模型的基于时间约束的软件工程资源动态配置检测模型,依据 petri 网理论,模拟大规模分布式环境下,检测异构软件工程资源动态配置模型间的协作与冲突.从而为软件工程资源动态配置模型更好的应用于实践,提供坚实的理论基础.实验证明,该方法可以及时的发现大规模分布式环境中,软件工程资源动态配置模型的冲突,为设计者及时反馈信息,避免损失 相似文献
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随着物联网、云计算等大规模分布式系统在国内的日益流行,软件工程的应用环境已经不可避免的转向适用于分布式环境。而已有的基于时间约束的软件工程资源动态配置模型大都有所局限,无法评价其在大规模分布式环境中的效果。本文提出了一种基于petri网模型的基于时间约束的软件工程资源动态配置检测模型,依据petri网理论,模拟大规模分布式环境下,检测异构软件工程资源动态配置模型间的协作与冲突。从而为软件工程资源动态配置模型更好的应用于实践,提供坚实的理论基础。实验证明,该方法可以及时的发现大规模分布式环境中,软件工程资源动态配置模型的冲突,为设计者及时反馈信息,避免损失。 相似文献
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针对Web结构挖掘算法容易出现“主题漂移”以及主机间的多重互相加强关系的问题,提出了一种基于最大流与页面相似度值的超链接结构挖掘方法。该方法在传统的超链接结构挖掘算法HITS的基础上引入页面相似度值构造邻接矩阵,并结合基于最大流的Web社区发现技术来构建特征向量空间模型,通过迭代计算最终获得价值最高的权威结果集和中心结果集。实验结果证明该方法有较好的查准率与查全率,并有效抑制了“主题漂移”现象,具有一定的实用价值。 相似文献
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