基于SPN模型的分布式动漫渲染系统架构分析

对分布式动漫渲染系统的建模技术进行了研究,首先,分析了分布式动漫渲染系统中的两种典型架构--集中式架构和分布式架构的渲染过程,并在此基础上分别建立了集中式架构和分布式架构的sPN(Stochastic Petri Nets,随机Petri网)模型,然后进一步采用SPNP(Stochastic Petrt Nets Package)6.0软件对两种架构的平均时延进行了模型仿真分析,最后,得出了2种架构的性能优劣比较结论,为渲染系统在构建和设计阶段提供重要的理论依据.     

基于SPN的LEO卫星网络建模分析

针对LEO(低轨)卫星网络的通信过程建模技术进行了研究,首先建立了LEO卫星网络通信过程的随机Petri网(SPN)模型,然后,在给定参数条件下,通过求解与SPN模型同构的马尔可夫链所对应的线性方程组,得出了性能指标--平均时延、平均吞吐量和LEO卫星节点间带宽利用率的数值大小.所采用的建模与性能评价方法将有助于卫星网络的构建和进一步的性能分析.     

基于模型检测和Maya MEL脚本反馈机制的动漫渲染中间件开发

基于模型检测方法对动漫渲染计算中间件进行了建模,采用CTL(Computational Tree Logic,计算树逻辑)对系统待验证的性质进行了描述,并进一步通过SMV(Symbolic Model Verification,符号模型检查)工具验证了所构建模型的相关性质,进一步利用Maya软件内嵌MEL脚本语言的渲染反馈机制,实现对外部INI文件的更新,在VC+ +环境下开发了动漫渲染计算中间件,基于定时器响应事件来周期性地读取INI文件,实现了渲染计算进度的实时感知.该中间件具有易用性、可移植性的特点,支持渲染参数设置、渲染进度获取和渲染结果查看等功能.     

共模失效情况下集群系统可用性分析

针对存在共模失效情况下的集群系统,基于马尔科夫过程分析方法,分析了单集群节点构成系统的可用性.在此基础上分别建立了由2个集群节点组成的系统在无CMF（共模失效）和有CMF情况下的连续时间马尔科夫链（CTMC）模型,然后通过求解相应的线性方程组,对模型在稳定状态下可用性的数值进行比较和分析,得出了2种不同情况下集群系统可用性的优劣比较结论,采用随机回报网（SRN）仿真工具和SPNP 6.0辅助求解工具进行了验证,仿真结果与CTMC的理论分析结果相符合,为进一步研究异构集群系统的可用性奠定了基础.     

基于大数据的微视频推荐算法研究

随着网络的迅速发展,以及移动网络资费的逐渐下调、移动流量日益充足,微视频在网络上传播的速度日益加快.越来越多的人,尤其是年轻人,更偏向于使用移动设备观看视频和分享视频.在大数据的环境下,给微视频的推荐算法提出了更多的挑战.传统的推荐算法,如基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法、基于图的推荐算法等,在用于微视频推荐时,时间效率不高,推荐的准确率也不高.因此,本文提出了基于超链-图模式的个性化推荐算法,不仅能够提高推荐的命中率,而且能够适应大数据集上的视频推荐应用.此外,本文分析了传统大数据的Slope one算法,并对其进行改进,使之能够适应海量数据的微视频推荐.     

基于双目立体视觉原理的立体视频自动生成软件开发

面向三维场景、基于双目立体视觉原理的渲染是立体视频制作的常用方式之一,但因控制左右虚拟摄像机的位置和设置渲染参数等往往通过手动设置模式来完成,较好效果的立体视频需要重复“编辑场景”和“渲染”等过程,影响了立体视频制作的效率.为此,本文针对3DS Max场景文件、基于双目立体视觉原理实现了立体视频的自动生成:首先采用3DS Max内嵌的脚本语言(MaxScript)对3D场景进行预处理,自动添加模拟人的左眼虚拟摄像机和右眼虚拟摄像机,然后以左眼虚拟摄像机和右眼虚拟摄像机作为视点,通过命令行渲染方式生成左眼视域和右眼视域等两路视频,作为立体视频的原始素材.