基于深度学习进行动作模仿的舞蹈机器人

为了增强智能机器人的人机交互性,探索了人类对图像的认知理解过程在机器人上的实现方案.以舞蹈机器人作为研究对象,将舞蹈的视频信息作为输入,利用深度学习方法对视频中的人体姿态进行估计,得出人体的关键点位置坐标;再利用机器人逆运动学计算求解得到机器人各关节角度值,调整下半身关节角度值来保持机器人的平衡.最终在优必选Alpha ebot人形机器人上进行了实验.结果表明该系统可通过分析RGB图像对画面中的动作进行模仿,提高了机器人舞蹈的灵活性与交互性.     

一种改进的不动点存在唯一性定理

非线性方程求根的问题可转化为求不动点的问题,后者常采用迭代法求解.不动点存在唯一性判定定理是其重要定理.通常的不动点存在唯一性判定定理基于Banach不动点定理,需要判定迭代函数是否具备两个条件:映内条件和压缩条件.指出对于非线性方程求根的问题,映内条件可用边界条件代替,并提出改进的不动点存在唯一性判定定理.改进的定理用边界条件取代了映内条件,从而不必考虑迭代函数在整个区间上的情形,而仅需考虑其在区间边界上的函数值,因此更便于应用,且适用范围更广.     

基于选择性注意和部分连接神经网络的人脸识别

为了克服以往人脸识别方法因特征提取带来的信息损失与不确定性因素,提出了一种应用于复杂场景中人脸识别方法,这种方法不需要进行特征提取.先对整幅图像使用选择性注意方法,在得到的显著区域中利用Adaboost算法进行人脸搜索与定位,最后将可能包含人脸区域的所有像素全部输入训练好的部分连接神经网络(Parcone)模型进行识别.整个识别过程全部自动完成,不需人工干预,也不必对图像进行预处理.通过利用MIT-CBCL人脸数据库和自建图像库进行的仿真实验表明,该人脸识别方法在复杂背景中具有较高的识别率,可适用于其他类型的目标识别.     

基于简单对象访问协议的分布式系统

阐述了基于可扩展标记语言的简单对象访问协议通讯原理 ,运用WindowsDNA思想提出了应用开发框架 ,并根据实例分析了简单对象访问协议机制在分布式系统中应用的开发过程 .同时对简单对象访问协议机制的实用推广作了探索性的研究 ,实践表明 ,这种方法是成功的 .     

基于XML的复杂查询在多层Web系统中的实现

用传统的基于数据库的应用系统难以实现复杂查询，而且可扩展性不好，将XML技术引入到多层Web系统中，可以充分发挥XML文档“一次描述，多种使用”的优势，实践表明，这种方法在多层Web系统中成功地实现了复杂查询。