目标多自由度Mean Shift序列图像跟踪算法

现有的Mean Shift跟踪方法使用单一半径参数来描述目标大小变化，每个目标仅有位置和尺寸两个自由度，因而不能适应复杂的目标运动情况。文中提出新的Mean Shift跟踪方法，该方法引入带宽矩阵来描述目标尺寸，能够在水平和垂直两个方向上独立描述目标大小变化，并加入目标倾角，使得目标旋转运动得以很好描述。实验表明，该算法能够准确跟踪序列图像中的任意复杂运动，尤其对目标的缩放、旋转运动有良好的适应性。     

基于数据挖掘技术的在线学习行为研究综述

随着互联网 教育技术的快速发展,慕课已成为当下最新、最潮的学习形式。由于在线学习平台积累了大量学习行为数据,传统统计分析方法已无法满足应用需求,使得数据挖掘技术被引入在线学习行为的研究,从而涌现出大量的研究成果。为了深入分析在线学习行为研究中数据挖掘技术的整体应用情况,本文首先从国内外公认的Web of Science数据库收集2008年至2017年3月相关文献进行了统计和可视化分析;然后介绍了利用数据挖掘技术进行在线学习行为研究的一般流程;接着将数据挖掘技术在在线学习行为研究中的应用总结归纳为五类,并详细介绍了相关研究成果及代表文献;最后总结全文,并讨论了未来可能的研究方向。     

一种健壮的目标多自由度Mean Shift序列图像跟踪算法

鉴于现有的Mean Shift跟踪方法都是使用单一半径参数来描述目标大小变化,且每个目标仅有位置和尺寸两个自由度,因而不能适应复杂的目标运动情况.针对该问题,首先提出了一种新的Mean Shift跟踪方法,由于该方法是通过引入带宽矩阵来描述目标尺寸,因此能够在水平和垂直两个方向上独立描述目标的大小变化,并通过加入目标倾角,使得目标旋转运动得以很好描述;然后借鉴了三步搜索的思想,提出了一种快速搜索策略,以解决目标遮挡问题.实验表明,该算法能够准确跟踪序列图像中的任意复杂运动,尤其对目标的缩放、旋转运动以及遮挡有良好的适应性.     

步态识别研究进展

近年来步态识别技术已经成为生物特征识别领域一个新的研究热点。该技术是唯一可在远距离非接触状态下识别生物特征的技术,因此引起了各国学术科研机构的重视。对步态识别系统的一般处理过程进行了综述,重点分析和跟踪了步态特征提取技术的最新研究进展,讨论了各种方法中典型技术的优缺点和步态识别技术所面临的挑战,并概括介绍了常用的步态评测数据库和实验结果,最后展望了步态识别技术未来的发展方向和趋势。     

融合理论在步态识别中的应用研究

近年来,基于信息融合理论的步态识别已成为生物特征识别领域最为活跃的研究方向之一。从特征级融合和决策级融合两种层次,多特征融合、多模态融合以及多视角融合3个方面对融合理论在步态识别中的应用进行了综述。进一步,为了研究融合理论对步态识别算法性能的影响,提出一种融合了静态形体特征和动态模型特征的步态识别算法。通过在CMU步态数据库上的详细实验比较和分析,研究了不同融合策略以及步速变化对步态识别算法性能的影响。     

一种新的基于区域特征的快速步态识别方法

步态是生物特征识别领域的一个新兴热点,它有以下3大优势：远距离识别、非侵犯性和难于隐藏。由于当前提出的大量步态特征提取算法要么过于复杂,要么识别率不高,难以满足自动步态识别的需要,因此,为了进行准确快速的步态识别,提出了一种新的基于区域特征的快速步态识别方法。该方法首先将检测出的2维人体侧影分为头部、躯干和腿部3个区域;然后分别提取每个区域的目标面积;最后将这些面积特征和人体的宽高比特征一起构成步态特征矢量用于训练和识别。此外,还改进了一种新的N—best分类器,该分类器在一定程度上提高了算法的识别率。实验结果表明,该新方法不仅简单快速,而且在UCSD和CMU数据集上分别得到了90％和98％左右的高识别率。     

一种新的基于感知轮廓描绘子的自动步态识别方法

通过步态远距离识别人的身份是生物特征识别领域的1个研究热点。文中提出了一种新的基于感知轮廓描绘子的自动步态识别方法。通过检测步态序列中的行人，利用内边界跟踪算法提取出人的二值轮廓，并将其表示成为一维感知轮廓描绘子；使用主成分分析法将步态特征映射到低维特征空间中进行训练和分类，从而实现身份识别。实验结果验证了该方法的有效性。     

“数据库原理与应用”课程中计算思维的培养

目前,越来越多的高校将计算思维的培养作为大学计算机基础课程的教学目标,如何将计算思维能力的培养落实到具体课程中,是计算机基础教学面临的挑战。本文针对＂数据库＂课程的教学特点,设计了数据库知识体系和其对应的计算思维核心概念对照表,有效地将思维培养渗透到教学内容中,再通过与专业方向融合的案例教学法及多层次立体式教学模式,构建了以计算思维培养为导向的＂数据库＂课程教学改革方案。     

一种基于全局-局部双向驱动的改进果蝇优化算法

为解决传统果蝇优化算法过早收敛、结果不稳定等问题,提出一种基于全局-局部双向驱动的果蝇优化新算法.首先,为综合考虑果蝇群体的全局化驱动信息和果蝇个体的局部化驱动信息,引入先进群组和记忆空间的概念,即在每次迭代过程中,将果蝇种群中表现较好的若干只果蝇定义为先进群组,将每只果蝇经过的若干历史最优位置定义为该果蝇的记忆空间.然后,为避免过早收敛问题,考虑先进群组中所有个体的全局化驱动作用,通过顺序选择果蝇位置向量的各个维度实现果蝇位置更新.最后,为避免种群接近收敛时盲目地进行全局搜索,每只果蝇个体将考虑自身认知经验的局部化驱动作用,通过使用轮盘赌策略选择记忆空间中特定位置并向其靠近以跳出局部最优.针对典型测试函数及网络异常检测仿真的实验结果表明:基于全局-局部双向驱动的果蝇优化算法收敛精度高、稳定性好、收敛速度快,适用于处理网络异常检测中的高维、复杂的优化问题.     

编译原理课程教学改革研究

针对编译原理教学过程中"教难、学难、实践更难"的现状,本文从激发学生兴趣、培养学生专业素质和提高学生动手能力三个方面入手,研究并提出了一系列教学改革的具体步骤和方法。实践证明,这些方法在改善教学质量方面达到了预期的目的。