基于“互联网+”的精准扶贫信息化应用

以云南师范大学云计算平台作为后盾、以新媒体技术和移动端技术为手段、以部分党建和精准扶贫内容为载体、以云师大驻洒坞村工作队为主导,对基于互联网+的党建和精准扶贫、交通盘山公路对头防碰撞及监测进行了初步设计并实现,对构建党建+精准扶贫双推进进行了初探.     

VR显示器中视差线索对伽马估计的影响

虚拟现实(virtual reality, VR)头戴立体显示器能够呈现视差线索,从而产生具有深度感的沉浸式交互体验.基于显示器伽马值人眼视觉估计方案,本文开展实验探讨了VR显示器中不同视差线索对伽马值估计的影响.实验要求被试者使用Unity开发的VR显示器伽马值人眼视觉估计软件,在不同视差下对VR显示器伽马值进行估计,并将估计结果与光谱仪PR715测量结果进行对比.实验结果表明,当视差为-40弧分时,人眼视觉估计VR显示器伽马值的准确度最高,估计误差为0.045,当虚拟深度从近距离(-40弧分视差)到远距离(+120弧分视差)变化时,人眼视觉估计误差由0.045增大到0.190,当虚拟深度从远距离(-40弧分视差)到近距离(-120弧分视差)时,人眼视觉估计误差由0.045增大到0.105.实验结果表明视差线索对被试者视觉估计VR显示器伽马值产生了影响.     

色貌与色貌模型

目前，国外的跨媒体的颜色再现方法主要集中在两个方面：多光谱图象颜色重建(Multi-spectral Image Color Reconstruction)和基于色貌模型的颜色再现(Color Reproduction)。而色貌模型主要是解决不同媒体(Media)在不同的观察条件(Viewing Condition)、不同的背景(Background)和不同的环境(Surround)下的真实再现问题。文章详细介绍了目前国际上最新的色貌模型CIECAM02，并提出了一种基于视觉匹配的“关联色貌模型”。     

基于MobileNet和迁移学习的微带青烟叶图像识别

为了准确地挑选出微带青烟叶，提出了基于MobileNet和迁移学习的微带青烟叶图像识别方法.首先收集烟叶图像建立样本数据集；其次，对在ImageNet数据集上训练好的MobileNet进行微调，以使其适应烟叶图像识别；最后，基于迁移学习方法利用烟草样本训练集对微调后的MoblieNet模型进行训练，从而准确识别微带青烟叶.     

眨眼特征与颜色不对称立体图像视觉舒适度的相关性分析

提出了一种从眼动生理指标角度客观评价立体内容视觉舒适度的模型.选用颜色色调不对称的立体图像进行了视觉舒适度的主观评价实验,并开展了记录眨眼数据的眼球追踪实验,通过对主客实验数据的分析,验证了在色调不对称立体图像的刺激下视觉舒适度与眨眼次数呈高度负相关关系,而与平均眨眼持续时间没有明显的相关关系;得到了基于眨眼次数的立体图像视觉舒适度客观评价模型.分析模型可知：观看颜色色调不对称立体图像10 s内平均眨眼次数超过9.99次时,开始感觉到视觉不舒适.研究结果可为立体显示的视觉适度评价提供借鉴.