微泡聚合物材料的研究与应用

微泡聚合物材料是一种很有发展前任的新型材料，与原聚合物相比，它具有许多优越性，如重量轻，隔音隔热效果好，使用寿命长，且具有足够的强度，原材料的消耗可减少２０－４０％，本文简要地介绍了微泡聚合物的结构特征，制备工艺，以及聚合物经微泡过程民微泡聚合物后其性能上的某些变化。     

电子政务数据共享模式研究

互联网的广泛应用,改变了社会公众对政府信息需求的观念。加强电子政务数据共享是社会发展的必然要求。为了保证政务信息的有效共享,实现不同部门不同类型数据的转换和重用,提出了一种新的基于公开密钥基础设施体系构造数据共享模式。在新的数据共享模式中,使用电子凭证替代传统的纸质凭证,增加了行政审批事务办理的快捷性、安全性、低碳环保性。为了进一步提高电子凭证的效率,将其与云计算无缝融合。通过对具体应用案例的分析,表明新的数据共享模式具有安全性、可行性和实用性。     

单幅图像多尺度小波深度提取算法

针对浅景深图像中平滑前景区域深度提取误差大的问题,基于像素点分类思想对深度值进行修正,提出一种基于多尺度小波线索的、可同时面向单幅浅景深图像和广角图像的深度图提取算法.首先使用小波分析法在多个尺度下提取图像深度信息;然后提出自适应分类法并根据尺度与深度变化规律对像素点做深度修正,得到深度图;最后结合区域生长与边缘分割算法对深度图进行区域优化.为了加快深度计算,还提出了快速zerocount法以及多尺度加速法来满足标清视频实时处理要求.实验结果证明,采用文中算法获得的深度图相对深度正确,前景和背景区域深度一致性好.     

师范院校非计算机专业学生计算机应用能力培养的改革与探索

师范院校非计算机专业学生的计算机能力培养,是当前教学改革的热点。玉溪师范学院参照同济大学、上海交通大学、华东理工大学三校改革的经验和办法,结合本校和学生实际情况,对大学计算机基础课程体系进行改革,探索适合师范院校学生计算机能力培养的有效途径,实践表明对提高学生的计算机应用能力有较大的提高。     

基于手势识别的机器人人机交互技术研究

研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方 法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性．对于动态手势识别器,采 用了隐马尔可夫模型（HMM）作为训练识别算法．考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重 估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法．最后将研究开发 的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中．     

增强现实中的视频对象跟踪算法

根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法。该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方法得到对象边界,移除孤立点,确定对象特征点,在对象特征点中获取增强现实应用中需要的注册点。在关键帧匹配中,只要使用对象特征点进行对象匹配。实验结果表明,该算法具有运行速度快、匹配正确率高的特点,能满足增强现实视频应用的注册需求。     

多媒体共享教学系统的开发模型与实现

提出了一种基于计算机网络、智能中央控制设备,实现控制中心和教室多级协同控制的多媒体共享教学系统的方案.介绍了多媒体共享教学系统的工作原理,并进一步给出了系统的开发模型与实现方法,该系统是一种新颖的多媒体教室方案.     

微机环境中OpenGL多视窗技术

引言OpenGL是由SGI公司的IHISGL发展而来的。当初IRISGL是被设计用来作为SGI工作站的图形引擎的，后来根据用户的反馈和希望移植到计发系统的愿望，SGI公司决定扩展IRISGL的功能，以便使其能够更加容易地移植到不同的硬件和操作系统，于是产生了openGL。openCL是SGI公司开发的，可独立于操作系统和硬件环境的三维图形库，已在各种工作站和高档微机中运行，由于其强大的图形功能和跨平台的能力，已成为事实上的图形标准，被人们广泛应用于科学可视化、实体造型、CAD／CAM、模拟仿真等诸多领域。openGL实质上是一个用于产生…     

关于虚拟仪器开发工具的比较与选取

随着虚拟仪器日益广泛的应用,支持虚拟仪器开发的各种工具也迅速发展起来,因此需要非常慎重取舍才能获得最佳效果.为使虚拟仪器开发者能更快更高效地选择适当的开发工具,本文将当前流行的虚拟仪器开发工具进行分类、分析和比较研究.首先将其总体分为两类:基于通用编程软件和基于图形化语言,然后根据各类开发工具在虚拟仪器开发方面的特点进行论述,同时给出相关实例,最后得出,对于虚拟仪器的开发,常需要根据开发项目的实际,结合各种开发工具各自的优势,进行混合编程,方可达到良好的效果.     

基于运动标签的异常行为检测算法

针对视频监控中异常行为检测的问题,提出了一种基于运动标签的检测算法。通过对视频结构语义的分析,针对像素块的运动标签在时间维度和空间维度的分布关系,定义五种低维度的行为特征描述符作为视频中行为特征的表示。将这些提取的行为特征作为SVM分类器的输入,训练和建立了基于运动标签的异常行为检测模型。实验表明,该算法与同类算法相比,取得了更好的检测效果。