基于视频的现实人物运动创作

提出一种根据用户指定的人体运动和观察视角生成真实感视频的方法.首先采集演员进行少数基本运动时的多视角视频数据库,并使用无标记运动捕捉的方法获得任意时刻人体对应的骨骼和3D模型.其次,用户对人体骨架指定运动并设定视角,以此定义目标视频.实验结果验证了文中方法能够利用有限的数据库合成演员在用户指定运动和视角下的真实感视频.     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

一种具有平衡标签预测能力的在线哈希算法

针对传统离线哈希算法训练模型耗时、占用内存大和不易更新模型的问题,以及现实图像集的标签存在大量损失的现象,提出了一种能够平衡标签预测的在线哈希算法（BLPOH）。BLPOH通过标签预测模块生成预测标签,并融合残缺的真实标签,能够有效缓解因标签损失导致的模型性能下降。观察到标签存在分布不平衡现象,提出标签类别相似性平衡算法并应用于标签预测模块,提升标签预测的准确性。将旧数据的信息加入哈希函数的在线更新过程,提升模型对旧数据的兼容性。通过在两个广泛使用的数据集上进行实验,并和一些当前先进的算法进行对比,结果证实了BLPOH的优越性。     

基于国产卫星多光谱影像的河流水体浊度遥感联合反演研究

基于集合建模思想,在水体光谱特征分析与敏感波段选择基础上,集成多种遥感反演模型优势,构建了河流水体浊度多光谱遥感联合反演模型(Combined Model-BP,CM-BP)。选择汉江中下游典型河段为研究区,利用2012—2013年原位观测数据,以具有较高时间分辨率和空间分辨率的国产卫星数据作为多光谱遥感数据源,测试评估了CM-BP浊度遥感反演模型适用性,并与传统波段组合模型进行精度比较,基于反演结果分析了研究区浊度时空分布特征。结果表明:基于集合建模思想构建的CM-BP模型的反演精度、适应性及稳定性均高于波段组合模型;从光谱分辨率、时空分辨率等角度考虑,环境与灾害监测预报小卫星星座系统、高分一号卫星、资源三号等国产卫星多光谱遥感数据是河流水体水质反演优选数据源;国产卫星遥感数据可以满足河流水体水质高精度、实时性与大尺度等遥感反演需要,为河流水环境监测研究提供数据基础。     

基于Android系统的手机隐私安全的研究与实现

智能手机功能日益强大,应用越来越广,同时,手机的安全问题也显得日益突出。文章以Android系统为基础,对手机用户的安全和隐私信息的保护进行了分析和论述,并设计程序实现了隐式通信录、SIM卡扫描、短信触发销毁等功能。     

CBR系统中一种实例相似度算法的改进

本文对CBR系统中实例相似度的算法进行了改进,在传统实例相似性算法的基础上加入实例属性缺失度因子和实例可复用性因子。因此在实例检索中考虑实例检索结果的精确度和实例的可复用度,进而使检索的精确度提高和修改难度降低,最终提高CBR系统的精确度和实用性。     

表面贴装过程仿真系统的研究与开发

文章从表面贴装技术(SMT)现状及特点开始,介绍多品种小批量电子产品中使用表面贴装技术存在的问题。针对这一情况对表面贴装过程仿真系统的需求进行了分析,并详细论述了仿真系统的文件预处理、仿真以及数据库维护三大主要模块设计,主要介绍采用OpenGL实现仿真模块的方法,同时展示仿真系统实现结果。最后总结了仿真系统的特点。     

基于关键帧的动画视频检索研究

在分析了动画视频层次化结构的基础上,针对动画视频的特点,重点介绍了基于关键帧的颜色特征提取方法,并将基于关键帧的检索方法应用于动画视频中,实验验证了该检索方法的有效性。     

基于信息检索课的大学生信息检索行为调查研究

信息检索课程的系统化讲授,对于大学生优化信息检索行为,提高信息检索使用效率具有不容忽视的教学辅助作用。立足问卷调查形成的一系列相关数据,探讨大学生信息检索行为存在问题,最终在课程教学中提出优化大学生信息检索的对策：明确信息检索目的,提升实施效果;有效提升检索行为实施频率,增强综合质量;使得信息获取多元发展,优化成效凸显。     

强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法

针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法. 利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息. 该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考. 对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40%降低为5.26%,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关.