非等辊距平行压下矫直的计算机优化与仿真

提出了非等辊距矫直的概念，并应用新的矫直理论对九辊矫直机非等辊距矫直方案进行优化，通过计算机仿真来分析几种辊距排列方案的优劣及其特点。     

带泊松跳的中立型随机时滞微分方程解的指数稳定性

主要利用Laypunov泛函方法和随机分析理论，研究带泊松跳的中立型随机时滞微分方程解的存在惟一性和解的指数稳定性．所得结果覆盖了许多非线性时滞微分方程已经存在的某些理论，而且实验说明此结论比以往的结论更容易验证．     

基于Java3D的太阳系仿真的原理与实现

提出一种基于Java3D平台的太阳系仿真的方法,此方法以递归的形式构造天体运行轨道的同时采用全场景的逆向运动补偿的方式跟踪定位某个天体.实验结果表明,此算法的视觉效果很好.     

运动捕捉数据重用方法的研究

自从运动捕捉技术被引入计算机动画制作领域之后,以其真实准确的优点得到了迅速的推广,如今在人们生活的各个领域都能够看到运动捕捉技术的身影,然而该技术同样存在一些缺点,其中最主要的缺点就是运动捕捉的成本十分昂贵,因此如何更好的重用已有的捕捉数据成为计算机图形学研究的一大热点.本文将对现有的运动捕获数据重用技术进行详细的剖析和比较.我们这里所说的重用技术是指在只需要较少的人工交互的基础上对运动数据的重新使用.按照不同的原理和处理方法我们将这些运动数据重用技术分成了三大类:对运动捕捉数据的直接重用,对运动捕捉数据的间接重用和直接与间接相结合的重用方法.并对各种代表技术进行了论述,分析了这些技术的优劣和可能的改进方法.     

地面运动强度度量参数的有效性研究

概率地震需求分析的目标是估计结构在不同地面运动强度水平下的响应,结构响应的不确定性对采用的地面运动强度度量参数有着很强的依赖.因而,需要比较所采用的地面运动强度度量参数的有效性.这里推荐了一个新的采用向量地面运动强度度量参数来估计结构需求的方法,并把这个地面运动强度度量参数应用于一些不同周期和不同强度折减系数的单自由度结构系统.统计结果表明,推荐的地面运动强度度量参数可以有效地减小估计单自由度结构系统最大变形延性需求时的离散性,而且减少了计算分析工作量.     

视频转码技术研究

视频转码技术有效地实现了异构网络、不同终端之间视频数据的传送,并保证了服务质量.本文对各种视频转码技术进行了深入分析,主要包括:比特率转码、分辨率转码、视频编码格式转码、信息嵌入式转码、基于对象的转码和联合转码等各类转码技术的体系结构和主要算法,同时对转码技术的研究方向也进行了讨论.     

基于体感交互的公路真三维设计与系统架构

引入自然交互这一人机交互领域的最新概念,基于Kinect传感器强大的人体识别与关节点空间运动跟踪及坐标定位能力,提出采用体感人机交互技术在三维虚拟空间中进行公路线形几何设计的方法,并给出了公路真三维设计系统架构.讨论了采用手势进行公路设计的流程以及手势识别、视角控制、线形实时动态交互优化编辑等功能模块的功能设计与相互关系.并采用微软SDK和Google Earth作为第三方软件,开发了系统原型并进行实验,实现了人机交互手段与公路设计平台由二维向三维转变,验证了基于体感交互的公路真三维设计方法的可行性.     

运动与离焦耦合的模糊图像参数辨识方法

针对运动和离焦耦合模糊图像运动模糊尺度、角度和离焦模糊半径的辨识难题,提出了一种运动与离焦耦合的模糊图像参数辨识方法. 首先,对模糊图像进行Fourier变换,采用Radon变换辨识运动模糊角度;其次,对模糊图像的频谱图进行滤波,将频谱图中央区域的幅度之和作为BP神经网络的输入量,检测运动模糊尺度时,频谱图按列求和,而检测离焦模糊半径时,频谱图按圆形方向求和. 仿真实验表明,不带噪声的耦合模糊图像参数辨识误差在6%以内.      

基于改进Boosting算法的夜间运动车辆检测

针对夜间交通场景中运动车辆目标提取及实时检测困难的问题,引入改进的Boosting模糊分类算法,提出了一种新的基于车头灯的夜间运动车辆检测方法.通过SIFT算法和融合多特征的方法精确提取夜间运动车辆车头灯特征,利用遗传算法优化Boosting模糊分类算法,并以加权投票方式对提取的车头灯特征进行分类判别,最后结合车头灯空间、运动信息及灯光颜色信息进行同车车头灯配对分组,实现夜间运动车辆的实时检测.实验表明,该方法在夜间交通环境中具有良好的实时检测效果和较高鲁棒性.     

一种改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法基础上提出了一个改进的稀疏子空间聚类算法。首先,利用高维数据可以通过同一子空间的低维数据稀疏地表示这一理论,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵。然后把稀疏矩阵应用到一个正则化谱聚类算法中,从而有效地把数据聚类到子空间中。最后,该算法应用到一个视频序列中,对每个视频帧里的运动物体进行识别,并与现有的子空间聚类算法相比较。实验结果表明,该算法能够有效地识别运动物体,具有良好的实时性和有效性。