基于小波特征匹配的短时人体行为识别

在人体行为识别研究中，特征选取是关键。为了获取充分且稳定的行为特征，往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理，而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定，难以做到准确稳定识别。提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法。使用小波变换方法提取系数特征，将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配，根据相似性对行为动作做出分类识别。实验结果表明，此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能，有助于实现对人体行为动作的实时识别。     

拟Hermite曲线/曲面及其应用

在代数三角函数空间中构造了一种代数三角基函数,具有类似于Herm ite基函数的性质,称其为拟Herm ite基函数。利用此基函数定义拟Herm ite曲线,结合Bézier曲线的思想,给出了拟Herm ite曲线的另一种定义及张量积拟Herm ite曲面的定义。实验表明,拟Herm ite曲线可以精确表示直线段、正弦线、余弦线、椭圆弧(圆弧)及摆线,Herm ite曲面可以精确表示椭球面(球面)、圆锥面及圆环面等二次曲面。     

面向RGB-D数据的4D-ICP点云配准方法

针对三维彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的点云配准方法.首先利用主方向贴合方法将待配准的两片点云快速拉近,使它们近似对齐;在点云精确配准阶段,将RGB颜色值转换成单通道的灰度值,并将灰度值范围映射到几何数据的范围,由映射后的灰度值和点云的几何信息构成四维向量;然后由点的局部邻域几何信息和颜色信息构造混合特征描述子,根据混合特征描述子获得源点云的特征点,在四维向量空间,利用k近邻算法在目标点云中搜索对应点,以提高搜索效率;最后,定义了一种基于4D欧氏距离的ICP算法,通过4D-ICP迭代算法实现点云的精确配准.实验结果表明,面向RGB-D数据的4D-ICP配准方法,能够快速有效地实现RGB-D点云模型的配准,并在配准精度和保持颜色纹理方面效果突出.     

CAGD中三角多项式曲线的构造及其应用

文章通过引入控制参数α,在三角函数空间中构造了一类自由参数曲线,称其为均匀TC-B样条曲线。该曲线具有均匀B样条曲线的类似性质,另一方面由于控制参数α的引入,使得曲线具有更强的表现能力。它既可以精确表示直线段又可以精确表示椭圆弧(圆弧)等二次曲线段。     

基于能量提升的非等比例图像缩放方法

数字图像整体在进行非等比例缩放时,传统的缩放方法会导致图像本身结构发生较大的畸变。对此,本文先采用傅里叶变换找出图像的显著区域,对显著区域进行能量提升处理,并结合图像的特征边缘提取增强的边缘图,进行权值分配;再寻找非重要内容的低能量线,对这些低能量线进行删除或插入操作,可以维持重要内容不发生畸变,同时保持了图像的边缘信息。实验结果表明,本文所提出的方法在对行列进行非等比例缩放时,具有很好的抗畸变性能。     

单视角下基于投影子空间视图的动作识别方法

针对单视角下深度相机跟踪关节点运动存在的自遮挡问题，提出一种基于投影子空间视图的人体动作识别方法。在不增加数据采集设备的情况下，通过子空间投影，将单视角下获得的三维动作序列投影到多个二维子空间中，在二维投影空间寻求最大类间距离，以尽可能增加基于多个子空间视图融合后的3D动作类间距离。在自建AQNU数据集的识别率为99.69%，较基准方法提升1.22%。在公共NTU-RGB+D数据集子集的识别率为80.23%，较基准方法提升1.98%。实验结果表明：本文方法可在一定程度上减少单视角数据集的自遮挡问题，提高识别率和计算效率，可达到与多视角数据集相当的识别效果。     

运用围道积分计算∫＋∞—∞e^ax^2＋bxdx

用复分析中围道积分计算非正常积分,只在复平面内适当选取积分路径（围线C）和被积函数f(z),就能较好地解决。本文分三种情形探讨计算开∫＋∞－∞eax^2 bxdx的非正常积分。     

C2连续的C-B样条保形插值曲线

本文给出了一种C2连续的C-B样条保形插值曲线的算法,在每相邻型值点之间构造两段C-B样条参数曲线,该曲线插值给定的型值点,所构造的曲线是保形的和C2连续的并且可通过控制参数{t1}及α进行局部修改。     

运用围道积分计算∫+∞eαx2+bxdx-∞

用复分析中围道积分计算非正常积分,只要在复平面内适当选取积分路径(围线C)和被积函数f(z),就能较好地解决.本文分三种情形探讨计算形如∫+∞eαx+bxdx-∞的非正常积分.     

基于学生创新与实践能力的数学建模教学与竞赛

概述了我校开设数学建模课程和参加全国大学生数学建模竞赛的历史,着重介绍了数学建模课堂教学模式的改革对学生创新与实践能力的培养所起的重要作用,指出了数学建模课堂教学与竞赛改革的新方向和预期目标。