基于概率分布的IFS吸引子生成的研究

研究在带概率的迭代函数系统中如何利用概率分布控制吸引子的形态变化，对随机迭代算法加以推广，提出应用数学函数来确定仿射变换伴随概率的取值方法，通过计算机数学实验展示了该方法的模拟效果。     

基于Kinect深度信息的手势分割与识别

针对手势识别对环境背景要求高、分割的手势往往包含手腕及手指靠拢易造成误识别等问题,提出了一种基于深度信息的手势识别方法。采集手势深度图;接着利用手生成器获取手心信息分割手势,为了去除多余的手腕信息,增加了手掌近似正方形的约束条件;利用扫描线法获取拇指外其它四指数,并结合相邻手指宽度比例及拇指位置的特殊性实现手势的识别。实验结果表明,该方法的平均识别率达到98.4%,实时性好,且对不同光照和复杂背景具有很好的鲁棒性。     

IFS分形图像的组合随机数算法

设计了性能优异的组合随机数序列发生器,通过偏差算子的作用得到取值范围可调的随机数序列,对仿射变换参数系统进行随机调整,控制迭代函数系统（IFS）分形图像的形态变化.以自然景物的树木生长为研究实例,应用计算机图形技术随机生成形态变化多端的树木.实验结果表明,该方法能较好地模拟自然界的一些景象.