SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

面向手语自动翻译的基于Kinect的手势识别

提出了一种基于3D体感摄像机Kinect设备实现面向手语自动翻译的手势识别方法,利用Kinect体感外设提供的深度图像实现手的检测,并通过OpenNI+NITE框架中函数获得手掌质心在三维空间中的位置,然后通过等值线追踪算法(又称围线追踪算法)和三点定位算法识别出手指实现了手势跟踪,最后通过矢量匹配方法识别手指名字,并设计了三层分类器来实现静态手势语的识别.相较于传统的基于数据手套和单目摄像机的方法,本方法识别的更准确.基于上述方法,实现了一个手势识别系统.实验结果显示,本文提出的方法更加简洁且行之有效.     

CT轮廓线数据重构曲面的方法

介绍了基于CT等值面数据的脸部面貌及颅骨的曲面生成方法。区别于传统的蒙皮曲面生成方法,以双三次B样条曲面技术为基础,采用截面数据的重采样,解决了复杂实体在曲面生成时的局部扭曲及数据量过大等问题, 在等值线的曲面造型方法及医学可视化领域具有广泛的应用前景。     

非光滑链式多体系统的接触动力学建模与仿真

研究了非光滑链式多体系统中的碰撞与摩擦混合约束问题,利用能量变分原理建立了含碰撞行为的多体系统动力学方程。通过集成刚体的空间几何约束和单边约束,可以考虑多散体碰撞和链式多体碰撞行为。非光滑刚体间的摩擦特性对刚体斜向碰撞后的空间运动轨迹具有非常重要的影响,可引起刚体的平移与旋转。在多体动力学方程中综合空间几何约束和刚体摩擦物理约束,得到了含几何-物理混合约束的散体/链式多体混合系统动力学方程,然后基于开源CapSim系统,对大规模散体和链式的碰撞和摩擦行为进行仿真,得到系统的整体特性行为,所采用的方法同时提供了较好的实时性。     

CGS∶ 一种新的合成路径计算机表示方法

给出一种新的化学信息计算机表示方法：紧缩合成图（ＣＧＳ）。该方法可以以一种统一的方式来描述原子、反应和合成路径。ＣＧＳ的描述能力在理论上没有限制，加之采用面向对象的实现，从而确保了其扩展性和可移植性。通过例子介绍了ＣＧＳ的逻辑结构，并讨论了有关实现的细节     

一种有效的特征权重计算方法

研究了典型的特征加权方法,分析了词频权重以及tf*idf权重等特征加权方法在表现特征重要性上的不足,提出了一种新的特征权重计算方法tf*idf*cf.该方法综合考虑了特征频率、文档频率以及特征类别信息,更为全面准确地描述了特征在文本中的重要程度.实验结果表明,该方法可以有效地改善分类性能.     

一种快速可重用的三维头发模型建模方法

目的提高三维头发模型建模效率和真实感,实现模型快速重用。方法提出一种基于统一头皮网格参数域的快速可重用的三维头发模型建模方法。在创建统一头皮网格参数域的基础上,采用发型约束控制发丝形变、从而构建原型头发。通过头皮网格约束域和虚拟角色模型参数实现发型约束参数迁移,允许原型头发的快速重用。结果与现有方法相比,该方法能够利用原型头发建模阶段的发型约束参数实现原型头发快速重用,避免了重用时再提取原型头发特征的过程。结论能够创建造型丰富的三维原型头发模型,并在不同虚拟角色模型上实现快速重用。     

一个基于Agent的远程医疗系统结构模型

针对远程医疗系统的特点，提出了一种基于智能Agent技术的远程医疗系统结构模型，并讨论了利用Agent及其相关技术，实现远程医疗中各成员间正确互通与理解医疗数据的信息协同技术以及参与对象间开展医疗活动的协调、合作和协同技术。     

基于相关反馈的文物图像语义标注

目的 通过研究基于相关反馈的文物图像语义标注问题,以克服图像检索领域内的"语义鸿沟".方法 在标注过程中介入人机交互,以此来改进标注的准确率与效率.算法首先通过相关反馈构建语义相似性矩阵,进而通过语义聚类实现语义标注.结果 在对文物图像的标注试验中,获得了较好的标注准确率与效率.结论 基于相关反馈的图像语义标注较自动语义标注具有更大优势.     

一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法

在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度.