基于人机交互的语言训练中微信小程序开发设计研究

以微信小程序开发过程为个案,研究一种基于人机交互的涉及到交际语言训练功能的微信小程序开发设计过程.对微信小程序开发工具包和开发平台进行分析,实现在交际语言训练过程和人机交互功能的加强开发.该开发过程在推送精度和用户满意度方面均获得较强的数据表现.认为该开发模式适用于该个案的开发需求.     

中文社区问答中问题答案质量评价和预测

知识共享型网站为自动问答系统带来了新的研究契机。但用户提供的问题及其答案质量参差不齐,在提供有用信息的同时可能包含各种无关甚至恶意的信息。对此类信息进行判别和过滤,并选取高质量的问题与答案对,有助于在基于社区的自动问答系统中重用相关问题的答案以提高问答系统的服务质量。首先从中文社区问答网站上抓取大量问题及答案,利用社会网络的方法对提问者和回答者的互动关系及特点进行了统计与分析。然后基于给定的问答质量判定标准,对3000多个问题及其答案进行了人工标注。并通过提取文本和非文本两类特征集,利用机器学习算法设计和实现了基于特征集的问答质量分类器。试验结果表明其精度和召回率均在70%以上。最后分析了影响社区网络中问答质量的主要因素。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

人体运动分析研究的若干新进展

人体运动视觉分析主要包括运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节,在多领域具有广阔的应用前景.本文从上述四个方面综述了人体运动分析的研究现状,对人体运动分析的热点难点进行讨论,对可能的发展方向进行阐述和展望.     

数字人切片数据的硬件加速体绘制

实现了一个PC平台下的体绘制硬件加速算法,并对中国数字人、美国可视化人数据集进行可视化．预处理去除图像背景时,将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,然后对Cb分量进行Otsu阈值化处理,用生成的二值图像作为掩码图像去除背景．为支持任意大小的体数据,采取了分块策略,并使用BSP树组织数据块,以生成正确的绘制顺序．此外还设计了一种基于图像的CIELUV颜色空间L分量的梯度向量场的传输函数,并取得了良好的绘制效果．     

基于方向矢量的多特征融合粒子滤波人体跟踪算法研究

针对传统的多特征融合粒子滤波跟踪算法计算量大、不利于实时性、人群拥挤遮挡时容易出现跟踪匹配错误等情况,提出了基于方向矢量的多特征融合粒子滤波跟踪算法.该算法首先将人体颜色特征与轮廓特征进行乘性融合和加性融合后相加并加上两者的不确定性的乘积,以便能够根据两种特征的实际贡献率来调节各自在跟踪过程中所占的权重比例,从而提高了跟踪的准确性;其次结合方向矢量,根据先前的跟踪信息来预测运动物体可能运动的范围从而减少了粒子迭代计算量;最后通过动态调节窗口将合并的人体进行分离处理.实验证明,本方法能够在复杂情况下对人体进行实时准确的跟踪.     

基于IWT和HVS的彩色图像盲水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的研究,提出了一种基于整型小波变换（Integer Wavelet Transform,IWT）将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。采用YCbCr色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统特性（Human Visual System,HVS）实现彩色水印嵌入位置的自适应确定;彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验证明,嵌入水印后的图像具有很好的不易觉察性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

一种基于多通道信息融合的教师运动跟踪方法

提出一种基于多通道信息融合的教师运动跟踪方法。该方法改进了传统的运动人像检测算法,能进行多目标的识别与跟踪。并结合智能教室的上下文环境信息,提出一个多通道信息融合推理算法,解决了单纯利用运动人像跟踪算法所带来的误检问题。实验表明该方法是有效的。     

基于PLC控制的自动清洁器在HXFA299B型棉精梳机上的应用设计

本文介绍了自动清洁器在HXFA299B型棉精梳机上的设计应用,探讨了自动清洁器在HXFA299B型棉精梳机上应用过程中所解决的主要问题。     

The development of human factors design guidelines

There is a growing information gap between the development of advanced human-machine systems, and the availability of human factors design criteria that can be applied during their design process. Despite increased interest in the development of human factors design guidelines, there also remains considerable uncertainty and concern regarding the actual utility of such information. Indeed, many existing human factors reference materials have been criticized by designers for being ‘too wordy’, ‘too general’, and ‘too hard to understand’. The development of clear, relevant, and useful human factors guidelines requires a judicious mix of science and art to overcome such criticisms. Specifically, while a number of empirical and systematic methods can be productively applied to their development, the final design guidelines will always represent a subjective integration of user requirements, design constraints, available information, and expert judgement. This paper summarizes procedures and heuristics associated with both the science and the art components of human factors design guideline development.