基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

BWT与经典压缩算法研究

为提高无损压缩的效果,分析了BWT的基本原理,回顾并比较了霍夫曼编码、算术编码、LZ77和LZW算法的性能,然后把BWT与多阶算术编码、LZW编码结合起来研究,结果表明,对大于BWT分组数据块的文件先经过BWT预处理,再进行压缩,压缩效果明显提高。     

一种高效的海量数据储存方案

为解决传统地理信息系统在离线状态下无法正常运行的问题,设计本地缓存机制,提出一种基于四叉树索引的海量数据储存方案。采用四叉树文件系统管理本地缓存,包括数据的添加、读取、查询和删除,避免传统Windows文件系统储存大量小文件时存在的文件操作耗时长的弊端。实验结果证明,该方案能实现数据加密,提高地理信息数据的安全性,与Windows文件系统相比,更适用于本地缓存。     

高度场八叉树的体特征表达算法

体特征表达对用户理解和认知虚拟环境有着至关重要的作用。当前的体特征表达算法由于存储量大且不易于在GPU中加速等问题,渲染效率低下,难以满足场景可视化的实时性需求。针对这一问题,提出了一种高效的高度场八叉树体特征表达算法,不仅解决了传统高度场仅能表达2.5维模型,无法表达真三维模型的问题,而且为体特征表达提供了一种新的可行途径。算法使用八叉树结构生成三维模型的高度场表示,将传统的z向高度场扩展到x,y,z三个方向的高度场。首先,提出了三角面片预处理方法,保证模型精度和数据的完整性;其次,提出了基于投影变换的高度场表示判断及栅格化方法,将几何图元转换成二维空间的高度场数据;最后,提出了基于高度场八叉树的光线投射算法。实验结果表明,算法能极大地减少存储量,具有较高的光线投射效率,表达三维模型时取得较好效果。     

基于机器码加密的软件版权保护方案

针对软件版权保护问题,设计并实现了一种基于本机MAC地址和硬盘序列号加密生成注册信息,再利用MD5(Message_digest Algorithm 5,消息-摘要算法5)生成注册码的"一机一码"软件版权保护方案。实践证明,该方案能有效防止软件的非法使用,保护软件开发者的合法权益。     

多阶自适应算术编码研究

符号在某符号序列后出现的概率往往高于其在整个信息中的概率,由此可以降低冗余度,获得高效的压缩率.对不同类型文件的试验结果表明,多阶自适应算术编码能显著提高压缩效果,特别是对于上下文相关性强的文件,其压缩效果要好于LZW和WinRAR.     

一种新型渐进网格在多模型显示中的应用

为了解决传统方法在渲染多模型时通常出现的一些例如内存过度消耗甚至超出系统内存以及显示的帧数率过低等问题,提出了一种新型渐进网格的实现方法。该方法独立于简化算法,通过分解渐进网格的基本操作,尽量省去不必要的数据结构和操作从而使空间复杂性和时间复杂性都有明显的改进。为实际工程应用提出了一种简单的多模型显示框架;实验表明这种以新型渐进网格实现为基础的框架在多模型显示的场景下具有很好的应用价值。     

基于特征匹配的关联投影纹理映射

在虚拟现实场景中,动态现实的重建过程尤为复杂,一般需要大量包含现实信息的图像进行整合。这些图像大部分都与其中一张或多张图像存在着公共区域,本文提出基于特征匹配的关联投影映射方法,根据这些公共区域,通过SIFT特征匹配提取图像之间的关联特性,利用此关联构造视图变换矩阵进行新的投影纹理映射。实验结果表明,这种方法稳定有效,并在重建动态现实中具有良好的应用效果。 