基于可编程图形处理器的骨骼动画算法及其比较

骨骼动画相对于之前的动画方法具有占用空间小的优点,但是其代价是计算量的增加,从而导致绘制效率的降低.另一方面,近年来可编程图形处理器技术在计算机图形处理领域已得到广泛研究.因此,提出了基于可编程图形处理器实现骨骼动画的方法,采用了最先进的可编程处理管线.使用多种不同的方法在可编程图形处理器中实现了骨骼动画,并对其性能进行了分析与比较.该方法借助可编程图形处理器强大的计算能力,分担了骨骼动画中的顶点更新的计算任务,从而大大提升了骨骼动画的绘制效率.     

基于非均匀Catmull-Clark细分方法的曲线插值

带有复杂型曲线插值约束的细分曲面的生成,是计算机图形学及几何造型技术等领域所关心的一个问题.鉴于此,提出了一种高效的可以插值三次NURBS曲线的细分曲面生成方法.只需在被插值曲线的控制多边形两侧构造具有对称性质的四边形,构成对称网格带;证明了对该对称网格带应用Sederberg等人提出的非均匀Catmull-Clark细分规则以后,它将收敛于这条被插值曲线.因此,含有这种对称网格带的多面体网格的细分极限曲面即为满足曲线插值约束的细分曲面.应用该方法,既可以插值单条NURBS曲线,也可以插值由多条NURBS曲线组成的曲线网格.因此,该方法广泛适用于产品外形和图形软件设计.     

有理Bézier曲线的降阶

从最优化思想出发,把有理Bézier曲线的降阶问题转化为求解优化问题,这样使得权因子和控制顶点能被分开考虑,从而保证了权因子的非负性.同时,结合智能计算中的仿生学方法和程序设计方法,给出有理Bézier曲线降阶的一种新方法.该方法首先计算简单,应用适应值函数和简单的循环执行复制、交叉、变异、选择求出最优值或次优值,其次实现了有理Bézier曲线的保端点插值的多次降阶,降阶后的有理Bézier曲线直接以显式给出.     

有理B6zier曲线的降阶

从最优化思想出发,把有理Bézier曲线的降阶问题转化为求解优化问题,这样使得权因子和控制顶点能被分开考虑,从而保证了权因子的非负性.同时,结合智能计算中的仿生学方法和程序设计方法,给出有理Bézier曲线降阶的一种新方法.该方法首先计算简单,应用适应值函数和简单的循环执行复制、交叉、变异、选择求出最优值或次优值,其次实现了有理Bézier曲线的保端点插值的多次降阶,降阶后的有理Bézier曲线直接以显式给出.     

OLAP技术在执法统计分析系统中的应用研究

数据仓库技术目前正处于快速发展阶段,联机分析处理(OLAP)作为一种多维数据展现技术,经常被用于数据仓库的前端报表展现。该文针对上海文化行政执法总队已有的基于联机事务处理(OLTP)的统计分析系统,结合文化执法总队业务报表的特殊需求,提出了一套基于OLAP的统计分析系统,并对其中关键技术的实现进行了阐述。同时详细讨论了搭建在浏览器/服务器(B/S)结构上的OLAP分层结构,多维数据模型的设计以及OLAP查询的实现方式。     

预算管理ERP系统中工作流的设计

ERP是制造业企业的数字神经系统,而企业预算则是整个企业运作的核心计划.运用ERP系统中的预算管理功能可以给企业管理者提供前瞻性的企业全貌,加强管理者对企业的控制、考核和决策的能力.目前在ERP系统中集成工作流模块还未形成系统的实施方法和技术,缺乏设计和评价方法的理论基础.本文主要研究预算管理ERP系统中工作流模块的设计与实现,该设计对基础工作流控制模式复合使用,由此实现复杂的工作流流程控制.具体实现中,使用XML技术对实际的工作流程进行详细定义,这些具体流程定义可以提供友好的管理员界面用于工作流的定制.     

基于可编程GPU的骨骼动画

骨骼动画与以前的动画方法相比,具有占用空间小等优点。但是其代价是计算量的增加,从而导致绘制效率的降低。另一方面,近年来可编程GPU技术在三维图形处理领域已得到广泛研究。因此,提出了一种基于GPU实现骨骼动画的方法。该方法借助GPU强大的计算能力,分担了骨骼动画中的顶点更新的计算任务,从而大大提升了骨骼动画的绘制效率。     

细分蒙皮曲面

对细分曲面在曲面造型中的应用进行了研究，并着重于蒙皮曲面造型技术．所提方法在传统的蒙皮曲面构造过程中引入细分方法，有效地避免了因截面曲线的相容性处理而产生的数据量激增的问题；最后生成的蒙皮曲面能够精确插值预先设计的截面曲线，并且可以在指定的截面曲线处产生折痕效果．     

Windows编程课实践教学探讨

程序设计基础是计算机专业的入门课程之一。以Windows编程课为例,着重论述了实践教学内容设置、实践教学手段实施和实践教学考核对授课效果的影响,通过实践教学发挥学生创造力,提高学生学习热情和专业素养。     

基于三维手部骨架数据的连续手语识别

为有效地消除手语识别过程中背景、光照等干扰因素带来的视觉问题,采用低冗余的骨架数据表达手语信息,设计了一个端到端连续手语识别模型.首先,分别从帧内和帧间提取手型和轨迹特征,可以有效地降低原始样本的离散程度;其次,构建一系列并行的双路残差网络对手型和轨迹特征进行优化与融合,生成时空特征序列;最后,基于注意力机制的编码-解码网络实现时空特征序列到翻译文本的映射.使用Leap Motion收集建立了一个基于三维手部骨架数据的手语数据集LMSLR.实验结果表明,在LMSLR数据集和公共的CSL数据集上,该模型与大多数基于视频处理的模型相比具有较高的准确率和较小的计算量.