基于CDIO模式的互动性动画视频受众群体特征挖掘方法

为了提高对互动性动画视频受众群体特征的检测能力,提出基于CDIO模式的互动性动画视频受众群体特征挖掘方法。首先构建互动性动画视频受众群体大数据分布式采样模型,并结合统计特征分析和样本回归采样方法实现相似度信息融合。然后通过模糊信息匹配和多维空间结构重组方法,实现对互动性动画视频受众群体特征的量化回归分析。基于此,在CDIO模式下,通过分段样本匹配和语义本体融合的方法完成受众群体特征检测和路径规划,从而实现特征提取。仿真结果表明,该方法对互动性动画视频受众群体特征挖掘结果的准确性较高。     

基于特征跟踪的视频判读方法

针对发射场火箭初始段漂移量测量,提出并实现一种新的判读方法,主要采用特征点或特征区域检测与目标跟踪相结合的方法,利用各种数字图像处理手段,借助辅助开发工具,计算目标在各帧图像中的坐标,实现对目标运动的高精度判读。该方法既具有自动判读的功能,又具有适应性强的半自动判读功能,能够计算出多个目标点的精确位置;同时还具有对判读结果的实时校验的功能。实验结果表明,该方法判读精度高,速度快,具有较好的稳定性和适应性,有向其他目标或领域扩展的能力。     

CDIO模式在高职院校动画教学中的应用研究

CDIO模式在高职院校动画教学中的应用提高了其教学效率。在以项目为基础下,学生的自主学习能力增强,主观能动性得到提高,实现了综合发展。CDIO及项目的设计、实现和运作于一身,具有明显的优势。文章肯定了CDIO模式教学模式的积极作用,阐述了此模式下的高职动画教学相关问题。CDIO模式是高职院校动画教学改革的必然结果。     

基于CDIO模式的实验教学探究

针对实验教学在能力方面培养的薄弱现状,结合CDIO理念,对实验教学中＂课堂实验＂和＂创新实践＂两个主要方面进行改革探索。在＂课程实验＂中,提出了课程规划和综合性考评的改革措施,有效地促进了学员的自主思考和对知识的综合运用;在＂创新实践＂改革中,对不同年级层次学员的创新需求进行分析界定,结合知识层次和能力水平,设计差异性的培养目标,充分调动了学员自主创新的积极性。通过实验教学两方面的协调促进,进一步深化了学员能力的培养,并为今后适应岗位任职需求奠定基础。     

基于特征的航空视频序列拼接方法

针对航空侦察视频序列,提出了一种基于特征点的视频序列拼接方法,论述了该方法的流程和模块。该方法矫正了航空视频序列中普遍存在的径向扭曲;改进了SIFT特征提取和匹配策略,缩短了算法的时间;提出了改进的RANSAC算法用于剔除匹配外点,提高了视频帧图像之间的变换精度;提出双频带融合技术消除边缘跳变和模糊叠影现象,改善了视频帧融合的视觉效果。实验结果表明,该方法能够有效地实现航空视频序列的近实时拼接,同时保持对噪声、光照和目标运动鲁棒。     

基于内容的视频多模式检索方法

在视频数据的检索方法方面,采用单一媒体的处理技术比较多,基于视频数据所表现的内容语义进行检索的提案很少,而且能够将视频数据与其相关的其他形式的数据整合并高效利用,保障视频数据在安全、高效的网络下进行多模式检索的研究也不多见。在检索方法上从解决这个问题入手,提出了多模式的视频特征提取与检索方法。该方法从视频语义特征的角度构建视频数据的语义特征库,将与视频语义相关的声音、字幕、音乐、剧情脚本、新闻文稿等信息特征进行整合,以人像、字幕、语音、视频镜头识别和剧情脚本分析的组合技术,利用语音相关性测定、选择字幕帧,边缘提取、字幕区域二值化和小波包分解、核函数技术等方法从语音、视频中提取语义特征,建立视频数据语义特征的多模式提取和检索模型。     

基于实例化的群体动画实时渲染

结合DirectX 10实例化和LOD来实现群体动画渲染．群体动画中的角色能够拥有不同的动画和外观．通过实例化减少绘制命令的调用次数,充分利用GPU的运行效率．     

基于CDIO的软件工程专业人才培养模式

借鉴CDIO教育理念确定软件工程专业人才培养目标,根据CDIO的能力培养目标创新人才培养方案、优化软件工程专业课程体系和实践教学体系、改革课程教学方法和考试机制、面向产业需求建立课程体系动态调整机制.实践证明,这一系列软件工程专业人才培养模式的改革方法,能激发学生的学习兴趣,提高教学质量.     

基于CDIO模式的实训体系建设

本文针对当前高职教育中的问题,结合CDIO工程教育模式,提出了基于CDIO模式包含实训目标体系、实训平台、实训基地和实训教学管理的实训体系。     

基于多级特征融合的视频火焰检测方法

火焰前期一般多为小目标,但一般的火焰检测方法对于小目标的检测能力较差.为检测早期火焰,提高火灾预防能力,提出了一种融合多级特征的视频火焰检测方法,针对下采样分辨率变小导致丢失目标的问题,引入了反卷积模块,并融合深层具有较强语义信息的特征和浅层具有较强细节信息的特征,从而有效提高了火焰的检测率.所提算法在Bilkent大...     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。     

基于分块Harris特征的航拍视频拼接方法

针对现有航拍视频拼接算法处理速度慢、准确性不高等问题, 提出一种基于分块Harris特征的航拍视频拼接方法, 改进了传统基于SIFT特征提取算法的不足, 缩短了匹配时间, 提高了匹配准确性。首先采用分块Harris角点提取的方法均匀提取图像中的角点, 然后采用金字塔光流算法进行角点匹配, 最后通过改进的RANSAC方法求出仿射变换参数。实验表明, 该方法能够实时对航拍视频进行拼接, 具有更高的准确性。     

基于流量统计特征的潜在威胁用户挖掘方法

为有效的从网络中挖掘出潜在威胁用户,提出了一种基于网络流量统计特征的异常用户挖掘方法。通过分析用户的网络流量,归纳出刻画网络流量集合的13个特征属性,包含网络流大小、数据包大小、数据包持续时间、数据包对称度等。在此基础上采用熵权决策法对每个特征选取合适的权重,计算出用户的行为威胁度,根据威胁度的大小和预先定义的阈值,将用户归为不同的威胁度分类等级。真实网络流量的实验结果显示,所提出的方法能够准确的实现潜在威胁的挖掘。     

基于时空特征挖掘的流量过程智能模拟方法

为减轻洪水灾害事件可能带来的严重后果,实现对流量的及时、准确预测,提出一种基于时空特征挖掘的流量过程智能模拟方法.该方法首先从空间角度入手,建立测站之间的拓扑结构关系;再利用图卷积网络进行空间挖掘;最后利用门控循环单元进行时序挖掘.试验结果表明,基于时空特征挖掘的流量过程智能模拟方法比基于单一特征的模拟方法效果更好.     

基于多特征融合的聊天室社会网络挖掘方法

聊天室社会网络挖掘是网络舆情分析与预警研究的一个主要任务,其目的是挖掘出聊天室用户之间的本质关联.为此将多特征融合引入聊天室社会网络的挖掘,提出了一种基于AdaBoost的聊天室社会网络挖掘方法.论文的主要工作包括两部分:对目前相对有效的基于时序挖掘的方法进行了改进,新增加了启发式规则;利用AdaBoost进行时序特征和内容相关性特征的多特征融合,综合决策出聊天室用户之间的本质关联.对比实验表明,基于多特征融合的方法可以获得比基于时序挖掘方法及其改进方法更好的误报率和漏报率.     

基于分形的时间序列模式挖掘方法及其应用

研究了某些时间序列所具有的分形特征,分析了利用分形理论中的R/S分析发现具有分形特征的时间序列模式的方法。用R/S方法可以从具有分形特征的时间序列中寻找变化规律,从而预测时间序列未来的发展趋势。通过实例说明分形中的R/S分析是一种有效的时间序列模式挖掘方法。     

基于分形的时间序列模式挖掘方法及其应用

研究了某些时间序列所具有的分形特征,分析了利用分形理论中的R/S分析发现具有分形特征的时间序列模式的方法.用R/S方法可以从具有分形特征的时间序列中寻找变化规律,从而预测时间序列未来的发展趋势.通过实例说明分形中的R/S分析是一种有效的时间序列模式挖掘方法.     

基于二维数组的序列模式挖掘方法研究

本文介绍了两种主要的序列模式挖掘方法,在已有二进制算法的基础上提出了一种基于二维数组与二进制形式的频繁序列的计算方法.该方法通过二维数组实现事务数据库的存储,利用 "或"、"与"、"异或"等逻辑运算计算序列的支持度计数和确定频繁序列模式,减少了数据库的扫描次数,降低了算法实现的难度,提高了挖掘效率,具有较好的创新性和理论价值.     

基于二维数组的序列模式挖掘方法研究

本文介绍了两种主要的序列模式挖掘方法,在已有二进制算法的基础上提出了一种基于二维数组与二进制形式的频繁序列的计算方法。该方法通过二维数组实现事务数据库的存储,利用"或"、"与"、"异或"等逻辑运算计算序列的支持度计数和确定频繁序列模式,减少了数据库的扫描次数,降低了算法实现的难度,提高了挖掘效率,具有较好的创新性和理论价值。     

基于近似函数依赖的批处理模式挖掘方法研究

批处理依赖是一种特殊的函数依赖,但其定义的推理规则过于严格而不适用于含噪数据.为了从含噪数据中挖掘出有价值的批处理依赖,在批处理依赖研究的基础上,提出了近似批处理依赖的概念,并通过引入可信度、特异度等度量指标,提出了相应的近似批处理依赖挖掘算法;最后通过实例说明了算法过程及其有效性.