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1.
BOM可视化及其多视图的研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
对BOM的多视图和可视化进行研究,从多视图的实现角度出发,提出本体和从体的概念,并进一步分析了BOM本体和从体的组成,各各部分的实现方法和步骤,根据这些方法和步骤可以实现BOM的多视图,所得到的BOM内容比传统的更丰富,形式比传统的更直观多样,该研究对企业在信息集成的过程中传递数据有重要作用。  相似文献
2.
多视几何理论及其技术的发展为传统摄影测量领域提供了新的发展方向,然而如何将多视几何理论融入传统摄影测量并满足其实际应用的需求,仍然是有待解决的难题.多视几何理论与传统摄影测量理论相较而言均存在着一定的局限性,在其数据处理过程中的3个重要部分,包括初始数据、计算过程以及输出结果等,两者均存在一定的异同点.为弥补传统摄影测量的局限性,可采用多视几何理论与技术支持下的近景摄影测量与航空摄影测量方案,2种方案均可以克服传统摄影测量过程中数据获取的局限性,并增强数据处理算法的灵活性,从多视几何理论角度而言,又可提高数据处理的精度.实验验证针对地面近景摄影测量的实验是有效可行的.  相似文献
3.
提出了采用最靠近点的迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法,用于完成多视角下数据的配准,并采用四元数法来求解曲面配准所需的旋转及平移阵。在应用上述方法中, 根据测量数据的特点采用了均匀参数化法,并以此为基础利用线性插值法建立了曲面的初始参数模型。在最靠近点的迭代算法中,提出了一种新的判断不同视角下对应点集间有效对应点的方法,该方法简便、快速,具有实用价值。  相似文献
4.
提出了一种基于特征的集成化的产品数据处理模型——多视图模型 ,这一模型可以被不同的应用工具所共享 ,从而使得不同领域的特征视图得以统一 ,并支持各视图对各自模型的操作 ,多视图模型通过形状特征描述和特征语义表达的关联而达到产品数据的全局统一 .  相似文献
5.
从多视图几何技术出发,利用透视同伦变换技术、切点累积生成和运动估计及几何校正等技术将一组真实场景照片重构出一幅高分辨率的柱面全景图。由此研发的交互式全景漫游生成系统ADPW具有全景图生成、基于超媒体架构的多媒体信息融合、交互式全景漫游、发行(脱离系统运行)等功能,不仅实现了高度真实感的多媒体实时交互漫游,还可以发行相应的虚拟场景浏览器,脱离ADPW开发工具单独运行,可作为用户二次开发工具以便用户进一步开发。  相似文献
6.
为了由本质矩阵分解出两摄像机的相对位姿,提出了一种新型的本质矩阵解析分解算法。首先,利用本质矩阵秩2的属性求出两摄像机间的平移量;然后,利用求解旋转矩阵方程组的方法求出两摄像机间的旋转量;最后,利用直接求取空间3D点成像深度的方法快速从四组分解结果中确定出满足空间3D点可见性约束的惟一正确解。实验结果表明,本文提出的分解算法不仅避免了对本质矩阵进行复杂耗时的奇异值分解运算,而且分解出的四组解析解具有直观且明确的几何意义,同时因为完全避免了景物结构的3D重建,大大简化了惟一解确定过程,降低了惟一解确定难度。  相似文献
7.
采用联合动态稀疏表示方法构造一种新型的多图像人脸识别模型.该模型在多张人脸图像的稀疏表示矩阵上,利用动态数集得到联合动态稀疏表示矩阵,识别多图像的人脸.在多张人脸图像作为测试样本的情况下,利用多图像之间的关联性提高人脸图像识别的准确率.最后利用CMU人脸图像库对该算法进行仿真,结果表明其识别率较其他算法有很大的提高.  相似文献
8.
传统的抽象化技术用于高维(属性)数据的匿名发布时会造成不可容忍的信息缺损,而分解技术虽然确保了数据真实性,但由于视图划分破坏了属性之间的内在关联,因此发布数据的可用性受到限制。该文提出了一种基于极大关联属性集的分解法MAAD(maximal associated attributes based decomposition),该方法利用频繁模式挖掘技术,寻找具有强关联性的属性组集合,并以此指导多视图的分解和生成。MAAD优先考虑了属性之间的关联性,所生成的多视图能够提供更好的数据挖掘性能。该文还定义了多视图发布的隐私保护模型-λmatching。实验结果表明:尤其在用于高维数据的匿名处理时,MAAD方法能够有效地提高数据可用性,具有很高的实用价值。  相似文献
9.
汽车电子软件是一类控制汽车机械和动力部件、实现各种汽车安全和舒适功能的高可靠实时嵌入式软件,其需求分析和设计方法是目前软件工程面临的重要挑战之一。本文主要研究汽车电子软件的需求表示方法,将原始需求划分为多个层次和视角,采用多种图形语言对系统的各个侧面进行表示,并揭示各个部分模型之间的关系,力图以可视化的方式形成问题空间的全景“蓝图”和局部可缩放视图。该方法的使用,有利于降低表示需求的复杂度,便于从需求模型到设计模型的平滑过渡。  相似文献
10.
AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性.实验结果表明,对比AdaBoost所提算法,BoostMV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能.  相似文献
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