美在舞蹈用心舞蹈

舞蹈艺术是体现真、善、美的艺术，它所具有的功能是可与其他艺术相媲美的。舞蹈美，美在“舞外之情、情外之意”。只有用心去舞蹈，用心描绘动态美，用心体验意蕴美，用心塑造神韵美，才能真正创造和展现舞蹈之美。     

基于运动轨迹的徘徊行为检测

针对金融场所(比如银行)的智能视频监控系统中徘徊行为的检测进行了研究,采用了基于运动轨迹的方法检测徘徊行为.利用混合高斯模型和背景差分法,画出运动物体的外接轮廓,通过计算外接轮廓质心移动的路程和方向来判断是否进行徘徊行为.实验结果表明,这种方法能够简单快速的检测出徘徊行为,并且不用进行任何的样本进行训练,大大地节约了时间和空间.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除"毛刺"处理.仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架.     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术。根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究。静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分。提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIB lack算法对图像进行分割,很好的提取出了手背静脉。     

文本区域字符颜色极性判断方法

文本区域的字符存在着不同的颜色极性.为了能够正确地把文本区域的灰度图像转换成OCR识别软件可以识别的二值图像,提出了一种判断文本区域字符颜色极性的方法.首先计算文本区域的灰度-梯度共生矩阵,并根据目标函数快速地找到分割的灰度和梯度最佳阈值;然后在此基础上提取特征向量,送入神经网络进行分类;最后根据颜色极性判断的结果,分割出字符.实验结果表明,提出的方法在复杂度不同的背景下,正确地识别出了不同类别的字符颜色极性.     

基于DSP的号码图像实时采集系统

针对便携式号码图像采集与处理设备,设计了一种基于DSP的号码图像实时采集系统.系统以DSP为核心处理单元,采用CMOS图像传感器采集图像数据,并将图像数据直接保存到系统指定的位置,设计中以CPLD为数据采集逻辑控制单元,实现同步时序控制及并串数据转换功能.实验表明,系统可按15幅/秒的速度实时采集到大小为176×62的清晰的号码图像,并具有DSP实时处理图像的可扩展性.     

ERP沙盘模拟实训与学生综合素质的培养

阐述了ERP沙盘模拟实训内容与特色,总结了ERP沙盘模拟实训在提高学生分析问题、解决问题能力以及团队合作精神及沟通能力等方面取得的成效。提出了在现有ERP沙盘模拟实训探索基础上,通过角色轮换、教学研讨、利用协会组织竞赛及跨专业组织教学等方式进一步提升模拟实训效果的具体措施。     

基于行走轨迹的智能监控算法

提出了一种基于行走轨迹的异常行为识别方法,运用背景减除法与时间差分法加权平均的目标检测法对运动人体进行检测,通过对人的行走轨迹的跟踪与记录来判断某人是否可疑,轨迹出现闭合曲线和螺旋线说明有徘徊行为,即可疑予以报警.实验表明,该方法具有一定的可靠性和鲁棒性,实时性较强.     

基于行走轨迹的智能监控算法

提出了一种基于行走轨迹的异常行为识别方法,运用背景减除法与时间差分法加权平均的目标检测法对运动人体进行检测,通过对人的行走轨迹的跟踪与记录来判断某人是否可疑,轨迹出现闭合曲线和螺旋线说明有徘徊行为,即可疑予以报警。实验表明,该方法具有一定的可靠性和鲁棒性,实时性较强。     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术.根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究.静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分.提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIBlack算法对图像进行分割,很好的提取出了手背静脉.