基于感知驱动的纹饰矢量图评价方法

针对构建中华文化矢量素材库过程中如何评价矢量图质量优劣的问题,提出精确性、连续性和简单性三大视觉评价指标,并进行了量化分析. 首先,对矢量图进行解析,获取矢量图的文档对象模型,遍历文档树得到矢量信息;然后,结合格式塔心理学对矢量图的视觉误差、曲线连续性和纹饰图案的复杂度进行量化;最后,提出一种基于感知驱动的传统纹饰矢量图的评价方法. 结合视觉上的启发性规则,所提评价方法可提供3个量化指标用于多任务驱动矢量化系统中矢量图的自动评价、排序和筛选. 在纹饰矢量图数据集上对算法进行了仿真实验,结果表明,对矢量图的评价结果符合主流设计的视觉审美和期望.     

高校基建项目工程造价管理

高校基本建设项目的造价控制,是高校基本建设管理工作中十分重要的工作。当前高校基建规模较大,建设资金靠贷款,如何在保证工程质量的前提下,加强建设项目的投资控制,有效地节省建设资金,使有限的投入获得最大的效益,显得特别重要。     

用变参数灰度共生矩阵提取新疆民间艺术图案纹理特征

为了较好地表达新疆民间艺术图案的纹理信息,选用可变参数的灰度共生矩阵提取其纹理特征。首先,在新疆民间艺术图案库上测试变参数对关键特征统计量的影响,并给出特征值与变参数之间的变化曲线,从而选定使纹理特征稳定的可变参数范围;然后,通过旋转、加噪、改变图像大小考虑算法的鲁棒性。本文的实验结果对新疆民间艺术图案的纹理特征提取具有参考价值。     

CA与生命游戏演化的组合模型*

基于摩尔奇偶型CA,提出一种结合生命游戏的演化模型.首先设置初始构型进行摩尔奇偶型规则演化,再引入生命游戏规则,按游戏规则演化;最后依此重复摩尔奇偶规则和生命游戏规则,直到演化整个元胞空间.证实在摩尔奇偶型CA的基础上,结合生命游戏在很大程度上减小了演化过程对初始构型的依赖,出现更为丰富的图元以及基于图元和演化框架的动态图案,且演化过程仍然符合摩尔奇偶型CA的演化规律.结合模型可以避免演化过度依赖初始构型以及演化过程的单调性,而且组合演化模型可以应用于图案生成,生成保持风格的规则几何纹理图案,丰富图案的生成方法.     

基于新疆民间相似织物图案的特征提取及评价

针对新疆民间艺术图案纹理复杂,相似程度高,提取不同特征会使分类器产生不同错误率的问题,提出了优化组合特征技术,建立了组合特征选择的评价模型.该模型的建立先是利用7种不同算法提取纹理描述特征.针对特征过多或欠佳而造成分类精度不高或分类实时性差的缺点,引入特征选取模型对特征进行可靠性、可区别性及独立性的标定及测评.给出最佳组合特征的参考模型及评价模式,提取较优特征组合,从而解决了特征过多或欠佳的问题.通过新疆民间艺术织物图案识别为例,实例结果证实了该评价方法的实用性.     

基于动捕数据驱动的三维民族舞蹈展示方法

三维模型动画在数字化设计和应用中具有重要意义,受到越来越多研究者关注;但如何通过三维数字化原真再现民族舞蹈表演是极具挑战的问题.本论文通过动捕技术采集舞蹈动作实现舞蹈数字化展示.具体方法是:首先利用动捕设备捕获人体动作数据,然后在Maya中进行人物建模、骨骼绑定、蒙皮和权重调节,再通过MotionBuilder将3D模型与动捕数据结合,最终完成了现实舞蹈动作的虚拟人展演.论文构建了一个面向民族舞蹈展演的虚拟场景,并以13个民族的舞蹈为数字化内容,推广动捕驱动的舞蹈展演方法的应用.     

基于内容的视频取证研究

基于内容的视频取证技术是检验视频内容合法性的一种有效方法,目前已成为多媒体安全领域的研究热点。该技术利用视频指纹,直接提取媒体对象内容的各种特征作为证据,具有较强的实用性。在典型的视频取证模型中,提取视频指纹需要经过镜头分割、关键帧选取和指纹提取等过程。分析和总结了这3个过程所涉及的各种算法及其近年来的研究进展情况。     

全氢罩式退火炉的自动控制

介绍了宝钢股份不锈钢事业部6台全氢罩式退火炉的自动控制系统。系统基础自动化L1级采用S7—300PLC搭建,同时配置L2过程管理计算机系统,并与已有的L3（生产计划管理系统）及CCYC（库位管理、行车定位系统）通信实现了全氢罩式退火炉的全自动控制。     

圆钢在线六角捆包装的研制(续)

介绍了石钢公司二轧厂圆钢在线六角捆包装的设计改进过程。通过实现在线六角捆包装，解决了包装的质量问题，提高了顾客满意度。     

面向传统服饰的细粒度跨模态检索算法

目的 由于跨模态数据集有限和模态异构表征问题,利用跨模态检索算法解决实际应用问题一直是当前多模态研究中的一大研究方向.方法 提出了一种面向传统服饰的细粒度跨模态检索算法,解决传统服饰跨模态检索的单模态表征和跨模态表征一致的问题.在单模态特征表征方面,沿用DCMH使用深度学习的方法对初始数据进行特征提取;在跨模态表征一致方面,新增自监督语义网络,以自监督的方式对应标签信息提取细粒度信息,并将其用于图文哈希学习的监督,从而得到更好的图文哈希表征.通过在传统服饰数据集上与其他方法进行对比实验,验证算法的有效性.结论 有关此方面的应用探索,有利于解决互联网时代中国传统服饰文本、图像处理等的保护性难题,为未来纹样检索中的工作做铺垫,实现中国传统服饰的创新性传承和发展.