模型基计算机视觉中的假设—验证策略

本提出了一种以层次化假设－验证为识别策略，基地模型的计算机视觉方法，这种方法将ＭＢＣＶ与立体视觉结合在一起，互补相益，进而提出了由初始假设、姿态估计、高层验证和低层验证４部分组成的实施方案，本系统具有两个突出的特点，一是系统不苛求低层处理，能一次提取大量信息以支撑高层识别；二是强的系统容错能力，这两个特点大大减轻了低层处理的压力，并且改善了鲁棒性，实验证明，本系统在带噪和遮挡情况下都能正常工作。     

遥感数字影像立体生成研究

在立体视觉和图像匹配技术理论研究基础之上,提出了遥感数字影像立体生成的方法,满足了数字立体判读的需要,提高了目标判读的速度和准确性,为遥感影像的信息获取提供了理论和技术支持。     

素描教学中对学生"目识心记"的培养

阐述在素描教学中引入“目识心记”手段的培养方法、作用和效果,并就学生素描学习和表现的观察方法进行了较深入的论述,揭示了它与个人素描能力的互动作用是一个良性的发展过程。     

模型基计算机视觉中的假设－验证策略

本文提出了一种以层次化假设－验证为识别策略，基于模型的计算机视觉方法（ＭＢＣＶ），这种方法将ＭＢＣＶ与立体视觉结合在一起，互补相益。进而提出了由初始假设、姿态估计、高层验证和低层验证４部分组成的实施方案，本系统具有两个突出的特点：一是系统不苛求低层处理，能一次提取大量信息以支撑高层识别；二是强的系统容错能力，这两个特点大大减轻了低层处理的压力，并且改善了鲁棒性，实验证明，本系统在带噪和遮挡情况下都能正常工作。