基于开放型平台的计算机实践教学体系研究

提出通过优化和更新计算机专业培养目标、课程体系、实践教学内容、实践教学模式以及实践教学评价体系,设计四位一体的开放型实践平台,构建全程化提升学生实践能力的计算机专业开放式实践教学体系。介绍在强化能力培养的实践教学理念指导下,基于开放型平台的计算机专业实践教学体系的作用。     

基于改进梯度向量流与最大互信息的图像配准

基于最大互信息的多模医学图像配准已成为医学图像处理领域的热点.低阶互信息仅关注灰度的统计特性,忽略了空间信息,因此采用图像梯度向量流的空间信息与最大互信息组合的方法来实现医学图像配准.实验表明,该方法可以大大提高配准速度和精度,降低误配准率.     

基于网格优化的隐式曲面自适应多边形化

隐式曲面多边形化是隐式曲面绘制的一种常用算法.基于网格优化的隐式曲面快速自适应多边形化算法,首先用多边形化算法生成一个粗糙的初始网格,再利用网格优化方法从网格顶点位置、规则性和网格法向三个方面对粗糙网格进行调整,最后根据网格的局部曲率用多边形细分策略细分优化后的网格.实验结果表明,该算法在网格生成速度和网格规则性上都胜于Marching Cubes的多边形化算法,恢复的隐式曲面能较好地反映形状特征.     

基于最大熵和局部优先度的裂痕唐卡分割

为数字化修复唐卡文物,需先解决破损区域分割问题。针对裂痕型唐卡破损区域破损程度不等,与邻近区域颜色有反差的特点,提出基于最大熵和局部优先度的算法。首先采用最大熵阈值法分割破损唐卡灰度图像,去除伪破损区域,得到破损程度较深区域;然后采用本文提出的新算法—基于局部优先度的过渡区算法分割唐卡灰度图像,去除伪破损区域,得到破损区域的过渡区区域;合并这两类区域得到最终的分割结果。实验结果表明本文算法不仅能对破损唐卡实现有效分割,对壁画等其他破损图像也能很好分割。该算法具有一定的有效性和鲁棒性。     

基于代数张量积B样条的隐式曲面重构

提出一种以代数张量积B-样条曲面作为几何表示形式的方式,采用Sampson距离来度量数据点与曲面之间的误差,它不仅是几何距离的很好近似且具有齐性和刚体不变的良好性质.建立了近似几何误差和薄板能量极小化的最优化隐式曲面重构模型.同时结合最优化理论中的信赖域思想和拟牛顿法,给出自适应的选代求解算法及其实现.理论上由信赖域法的收敛性分析,迭代算法具有总体收敛性.最后基于散乱点数据集,给出曲面重构的实例,并作简单的讨论.     

自适应交互式融合的视觉跟踪

针对基于传统融合机制的联合跟踪器在复杂环境下鲁棒性不足的缺陷,提出一种在交互式多模型粒子滤波框架下传递概率矩阵可在线更新的自适应融合跟踪器。首先,在贝叶斯理论框架下,基于最小二乘误差估计法得到传递概率矩阵迭代更新方程;然后,利用数值积分法获得迭代更新方程的数值解;最后,结合重采样技术实现不同子跟踪器之间先验状态分布的自适应交互,以确保传递权值较大粒子对应的目标状态。在复杂环境下进行了的跟踪实验,结果验证了本文提出的自适应交互式融合机制增加了对粒子先验状态的校正功能,有效避免了因误差积累导致的"跟踪漂移"问题,使联合跟踪器的鲁棒性明显优于单一跟踪器或基于其它融合机制的联合跟踪器。     

面向工科的信息管理与信息系统专业人才培养体系的创新研究

探讨面向工科的信息管理与信息系统专业人才培养体系,构建符合行业需求的人才培养方案和教学实践模式。提出建设开放性专业资源共享网络平台,培养"双师型"教学团队,建立健全多元化的专业教学质量保证和评价体系。突出专业特色,全面提升专业建设水平和产业服务能力,为区域现代产业体系建设提供优质人力资源支撑。     

有效的协方差判别学习算法

在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性.     

一种基于点模式的指纹分阶段匹配算法的研究

介绍了一个指纹中心点定位（Core）以及用中心点为中心构造特征向量进行初匹配，并且以此作为最佳匹配参考点来进行二次匹配的算法。本算法的特点：1．介绍指纹中心点的准确定位。2．以中心点作为最佳匹配参考点将匹配分为两步进行：初匹配利用了细节点间的结构关系，克服了图像的平移和旋转的影响；二次匹配引用了界限盒思想，增强指纹匹配算法对形变的适应能力。本算法把点模式的优点和基于结构的特征点之间的相对距离不变性、所跨越纹线数目的不变性、特征点类型的不变性很好结合起来。实验结果显示本算法具有较强的适应性和较高的拒识率。