认知科学的某些计算理论

本文简述认知科学的历史，定义和范围，评论感知觉，学习和记忆的一些现代理论模型，提出若干有待进一步解决的关键问题。     

试析少儿英语的“感知”教学

如何提高少儿英语的教学质量,这是全社会共同关心和急需解决的问题。本文在前人研究的基础上,结合少儿的特点,着重探讨少儿英语的“感知”教学,即让少儿在“感知”中习得英语。     

工效学在用户界面设计中的应用

工效学可以简单的理解为工作效率的学问。涉及人的认知、心理和思维等方面。用户界面是人与计算机之间传递、交换信息的媒介。本从思维工效，视觉工效，操作工效三个方面阐述了工效学在用户界面设计中的应用，以提高人机交互效率。     

试析少儿英语的"感知"教学

如何提高少儿英语的教学质量，这是全社会共同关心和急需解决的问题。本文在前人研究的基础上，结合少儿的特点，着重探讨少儿英语的“感知”教学，即让少儿在“感知”中习得英语。     

视觉游戏

之一:“弗雷泽螺旋”。你所看到的好像是个螺旋,但其实它是一系列完好的同心圆!这幅图形如此巧妙,以至于会促使你的手指沿着错误的方向追寻它的轨迹。【解析】每一个小圆的“缠绕感”通过大圆传递出去产生了螺旋效应。遮住插图的一半,幻觉将不再起作用。1906年英国心理学家詹姆斯·弗雷泽创造了以整个系列的缠绕线幻觉图片。之二:长度完全相等看起来大不同长度与透视:线AB和线CD长度完全相等,虽然它们看起来相差很大。之三:两个桌面完全一样?谢泼德桌面:这两个桌面的大小、形状完全一样。如果你不信,量量桌面轮廓,看看是不是。【解析】虽…     

经常操作电脑 注意养护眼睛

随着电脑的普及，操作电脑几乎成了现代人工作和生活中不可缺少的一部分。有许多人由于工作需要，必须整天注视电脑荧光屏．时间长了，很容易患视觉疲劳，甚至诱发其他一些眼病，如青光眼、干眼症等。因此，经常操作电脑的人应该注意眼睛的养护。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。     

一种基于PVDAC描述子的RGB-D三维点云配准方法

利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优.针对这个难题,提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法.该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点,并计算关键点在2D下的灰度特征,然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征,接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子,并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准,最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明,本文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m2,在小场景单物体点云配准时达到了0.000 2 m2的较小误差,实现了三维点云的精确配准.