隐曲面变换中纹理映射的研究

曲面映射有多种应用,纹理映射、多通道变形和曲面分析。给定一个4维的隐函数,在两个隐曲面之间定义一个变形,提出一种在形变中产生纹理迁移的映射算法,通过在4维上的四面体超曲面求解两个偏微分方程来得到这种算法。求解第一个PDE产生一个矢量场,指出如何从源曲面上指向目标曲面。求解第二个PDE,生成沿着矢量场的位置标签,这样目标曲面就由源曲面上的唯一的位置所标记。     

决策树在XML数据库挖掘中的研究

传统数据挖掘是基于关系型数据库的,XML技术的出现,使它在短时间内成为表示和交换信息的标准,为数据挖掘提供了新的方法.对决策树、XML技术作了简要介绍,并对基于XML的数据挖掘基本过程进行了探讨研究,提出了一种决策树在XML数据库挖掘的分析模型.最后,通过一个实例来说明如何利用这个模型进行数据挖掘,并指明了今后的研究方向.     

DB2 大型数据库容灾备份实时复制系统

设计并实现了基于DB2大型数据库的实时复制软件。采用模块化设计,本软件主要包括5个模块:客户端,服务器端,全同步模块,增量同步模块,加载模块。这5个模块相互协调,由客户端发出请求,服务端统一调度。在实现该软件的过程中,使用了实时分析数据库日志的方法来抓取源端数据库的变化。本软件没有调用任何DB2数据库的备份接口,完全从底层自主研发。所以在功能和效率上比一般产品要优良。在操作系统为LINUX,CPU为酷睿2.4GHz,内存为2GB的测试环境下,本软件全同步,加载,增量同步运行效果良好。     

基于遗传模拟退火算法的多约束QOS组播路由优化算法

组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,是NP完全问题.通过考虑组播通信服务质量需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,首次提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动及包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树.     

基于可信度评估的背景建模方法

传统算法在背景建模过程中孤立地对像素进行分析,在处理缓慢移动物体和往复运动物体时常常发生误判。针对这一情况,提出一种新的背景建模方法。该方法通过对像素值稳定性、像素值出现频率以及像素间的空间联系统计分析,评估出每一像素值作为背景的可信程度,进而得出背景。对比已有的背景建模算法,该方法在分析过程中考虑了物体的整体属性,在适应环境的变化与背景扰动的同时,能明显减少现有算法对缓慢移动物体和往复运动物体的误判。     

一种改进的移动Agent通信机制研究

通过对现有移动Agent通信机制的分析,将移动Agent名字解析机制与消息传递机制相结合,提出一种高效可靠的移动Agent通信模型.利用域名服务器(domain server)和移动Agent系统的通信部件(communicator)相结合来实现移动Agent通信.采用全局命名方式ADHN,以解决透明寻址问题.对于消息处理,则使用基于邮箱的消息缓存和转发机制,移动Agent状态、消息超时和优先级的引入很好地解决通信失效问题,提高了通信效率.     

基于本体的强对流天气查询系统

在研究强对流领域信息查询的基础上,提出一个原型系统ontoWeather。该系统建立了气象强对流领域本体库,并构造强对流领域的推理规则。运用Jena实现该领域基于语义的检索功能,得出潜在的语义查询结果,为气象领域提高信息检索的查准率和查全率提供一个有效方法。     

基于分类稀疏表示的人脸表情识别

为挖掘不同人脸表情图像的统计特性差异,提出一种基于分类稀疏表示的表情识别算法。首先通过对不同类别表情图像的字典学习,构建满足各类表情图像统计特性的基函数子集,进而采用Lasso算法获得表情图像在由基函数集所张成特征子空间中的稀疏表示,最后通过比较表情图像在各基函数子集上的重构误差实现不同表情的分类识别。基于JAFFE人脸表情数据库的实验结果表明,该算法可以有效克服人脸身份对表情识别的影响,具有较高的表情识别率和鲁棒性。     

嵌入式无线视频通信H.264编解码器的软件优化

由于无线信道易错、时变和带限的特点,给视频数据的无线传输带来了巨大的挑战.基于无线网络实时视频传输的特点以及嵌入式系统的技术开发环境,根据H.264编码算法要求,提出了内存管理和多线程调度优化设计,并对H.264视频编解码器进行了代码优化.由实验结果可知,使用该优化方案能满足嵌入式无线实时视频通信的要求.研究成果已应用于军用视频通信产品中.     

基于邻域的多尺度模糊C-均值聚类图像分割

模糊C-均值(FCM)聚类是一种无监督聚类技术,广泛应用于图像分割。但它计算量偏大,且仅利用像素信息对像素进行聚类,而未使用空间分布信息。本文提出基于邻域信息的多尺度FCM聚类图像分割方法,该方法由小波分解得到图像多尺度框架,对框架顶层低分辨率图像的每个像素,用它的邻接像素引导它的聚类过程,来决定该像素的聚类,再由图像框架逐层对聚类分割进行细节修正。分割实验表明,该方法对比标准FCM分割,具有更好的抗噪性,且图像分割更均匀。