利用标志点多视图约束实现结构光扫描高精度粗拼接

在采用标志点拼接的结构光扫描系统中,两两相邻视图拼接存在累积误差,导致拼接精度会随拼接次数下降,为此提出一种利用标志点多视图几何约束的高精度拼接方法.首先利用两两视图拼接的方式在扫描过程中构建标志点多视图网络,并利用光束法平差技术优化多视图网络得到高精度全局控制点;在此过程中保存每个视局部坐标系下三维点云,然后将各局部坐标系下点云和全局控制点进行拼接,得到物体表面完整的三维数据.该方法克服了传统拼接过程中累积误差,提高了多视角三维扫描拼接精度;并通过实验证明了所提出算法的有效性.     

基于地址-事件表示的高速二值连通域标记方法

为提高二值连通域标记的速度,将地址-事件表示AER（Address Event Representation）思想引入到二值图像处理,提出了一种基于事件对等价标号的二值连通域标记方法。该算法无需多次遍历图像中的背景点和冗余目标点,首先将待标记的连通域以AER“事件对”的方式编码保存,通过“事件对”的遍历生成临时标号和等价标记表;然后根据等价表修改临时标号;完成标号映射后最终实现连通域标记。整个算法只处理极低冗余的事件信息,避免了对全图像素的重复扫描与处理。实验结果表明,图像以AER“事件对”方式存储,数据量仅为全帧图像的10%~35%,有较高的压缩比;且该算法速度快,可达到了传统基于等价标号算法的1.5~8倍。     

使用AGG绘制线段标记点

作为矢量图形的一个基本元素,线段标记点被广泛应用于各种图形文档中.介绍了线段标记点的概念和绘制方法,并结合二维图形库AGG (Anti-Grain Geometry),给出了具体实观.     

基于C#.Net的数量增减调整控件的设计与实现

为开发Web应用系统中某些特殊的功能,往往需要通过自定义控件来实现,从而弥补常用控件的不足.在分析了各类电子商务网站后,提出了一种基于Visual Studio C#.Net的简单易用的购物数量增减控件的设计方法,为自定义控件初学者提供借鉴.     

一种基于XML的工作流引擎设计和实现

概要:分析了XML和工作流引擎技术相关原理,设计了一套基于XML的工作流引擎系统.系统底层采用XML描述,易于书写且方便业务逻辑的扩展,降低不同业务之间的耦合性.采用多个描述类来封装XML文件中的内容,稳定性高,易于实现.解析了模块运用单例设计模式,内存中始终只有一个执行链和一个参数容器,保证了所有业务逻辑的逐个执行,不掉链.     

Android老手机变身老年机

如今Android手机已经风靡天下,我想您家里也少不了这样的手机吧!老人很少玩大型游戏,对性能要求不高,所以这类手机即便是过时一点的,若给老人用问题不大,但其界面一般很难符合老年人的要求,尤其是细小的界面字体和图标让人看起来非常吃力。如果采用设置的方法放大字体,虽然可以解决一些问题,但要在整体视觉上达到满意的效果实属不易。现在,我们教您使用一款小APP,将任何一款Android手机打造成最适合于自己使用的“老年机”。     

偏标记学习研究综述

在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选标记相关联,其中仅有一个为其真实标记。本文将对偏标记学习的研究现状进行综述,首先给出该学习框架的定义以及与相关学习框架的区别与联系,然后重点介绍几种典型的偏标记学习算法以及作者在该方面的初步工作,最后对偏标记学习进一步的研究方向进行简要讨论。     

Nano-Au/复合壳聚糖@纳米碳修饰金电极检测亚硝酸盐

该文介绍了以复合壳聚糖@纳米碳为基底固定纳米金,利用具有催化性的纳米碳及纳米金作为识别元素检测亚硝酸盐,从而制备了无生物物质标记且无电子媒介体的亚硝酸盐传感器。该修饰电极在亚硝酸盐浓度为8.0×10-6~2.0×10-4mol/L范围内有线性响应,线性相关系数r=0.9956。实验结果表明,该传感器具有制备简单、灵敏度高、稳定性好、线性范围宽等优点。     

基于多示例多标记学习的手机游戏道具推荐

手机游戏提供商通过在游戏中销售虚拟道具来获得收益。将游戏玩家日志数据中每个事件描述为一个示例,玩家对多种游戏道具的购买状态表示为多个标记,从而将游戏道具推荐问题抽象为多示例多标记学习问题。在此基础上,将快速多示例多标记学习算法用于手机网络游戏道具推荐,并利用半监督学习提升推荐性能。离线数据集以及实际在线手机网络游戏实验结果表明,基于多示例多标记学习的游戏道具推荐技术带来了游戏营收的显著增长。     

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方案设计和创意捕捉
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