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为了提高当前服装E-Commerce领域2D虚拟试穿展示效果,提出一种基于图像处理技术的服装推理变形仿真方法。采用边缘检测方法提取标准模特图像的特征曲线,检测个性化体型模特图像的体型参数值,获取已变形的各特征区域的外轮廓,进而确定服装试穿素材图像待变形区域外轮廓,对服装试穿素材图像待变形各区域进行插值处理,得到变形后的服装试穿素材图像,从而模拟基于个性化体型的试穿效果。仿真实验结果证明了该方法具有较高的鲁棒性与有效性。 相似文献
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提出了一种基于车载自组织网络的车辆实时信息查询模式.在该模式下,实时交通及设施服务信息和用户查询都采用自组织网络传染病路由的方式进行数据传输和发布,只有当查询和实时报告信息在某个节点匹配后,为了节省查询时间,将查询结果信息通过基础设施网络返回查询节点.针对该车辆实时信息查询模式建立了系统模型,对系统查询机制和延时进行了理论分析和推导,并在STRAW/SWANS环境下验证了推导结论,为系统的参数设置和优化提供了理论依据. 相似文献
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针对当前服装E-Commerce中2D服装试穿素材制作繁琐复杂的问题,提出一种高效简捷的素材处理方法。首先通过拍照获取裸体模特与相应着装模特的照片,进而采用基于特征点的图像配准技术完成二者的配准;然后分别计算二者对应像素的RGB加权色差并与给定的阈值进行比较,从而改变着装模特图像背景区域的Alpha通道值;最后经疵点处理与边缘平滑后得到服装试穿素材,为2D虚拟试穿提供良好的技术支撑。实验结果表明了该方法的鲁棒性与有效性。 相似文献
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针对当前在线考试基于知识点智能组卷的需求,分析了现有的基于知识点组卷方案存在的问题与不足,提出了一种改进的基于知识点均衡的智能组卷方案。首先介绍了知识树的建构方法,然后对试题库结构进行了研究与设计,进而具体论述了知识点均衡策略,最后对算法的实现作了整体阐述。 相似文献
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"大类招生,分流培养"模式是当前高等教育领域改革的一个主流方向,关键环节在于专业分流。专业分流过程周期比较短,具有相当的时效性,需要结合高校实际,综合考虑学生成绩、学生专业意愿、师资力量、院系专业容量等诸多影响因素,设计科学合理且操作性强的方案。针对高校大类招生培养模式下专业分流工作繁琐复杂的问题,提出一种高效的专业自动分流解决方案。以西安工程大学设计学类专业为实际应用案例,首先阐述专业自动分流的核心处理流程,接着对排队成绩计算方案进行详细设计,进而在对专业志愿预处理的基础上提出专业志愿自动录取算法,最后给出应用系统的核心功能实现。实践表明,该方案切实可行,具有较高的实际应用价值。 相似文献