虚拟场景中图形化交互组件的深度冲突缓解研究

虚拟场景要求有更自然的交互范式以满足用户需求，图形化范式可作为自然范式的有效补充，目前对图形化范式在虚拟空间中的应用研究较少，在应用时，图形化范式与虚拟场景中的主体物可能存在深度冲突。本文提出一种新的交互范式——SOMRM范式，并以虚拟现实（VR）找不同和增强现实（AR）俄罗斯方块场景为例，对添加光圈模糊和调节组件与被试间距离2种缓解虚拟场景中深度冲突的方式进行了研究。通过分析被试在虚拟场景中执行查看、抓取、滑动等交互任务所需的时间和偏差等数据，从易学性、准确性、易用性、真实性、舒适性等6个维度上比较了2种深度冲突缓解方式。研究结果表明，添加光圈模糊能较好缓解虚拟场景交互中的深度冲突。     

面向自然场景图像的三阶段文字识别框架

文字识别技术在文档管理、图像理解、视觉导航等中具有重要应用。然而,自然场景中的文字通常排列任意、形状不一、字体多样,难以被检测和识别。提出了面向自然场景图像的三阶段文字识别框架,该框架包括文字检测、文字矫正和文字识别。首先,利用特征金字塔网络分割图像中的字符,基于双向长短期记忆网络获取字符间的亲和度,连接孤立字符构建单词行,文字检测率（F分数）高达91.97%。然后,通过多目标矫正网络矫正被检测文字,以应对场景图像文字的复杂形变,增强阅读性。最后,通过注意力序列识别网络按序输出预测结果,实现单词级识别,文字识别正确率达84.98%。     

支持虚拟场景图形交互系统的设计与实现

在分析SVG特点的基础上,以支持虚拟场景的网络售票系统为例,介绍了SVG在数据驱动图形交互Web业务领域中的应用．在应用系统的原型实现中,提出基于Servlets的代理服务器框架模式,给出代理服务器的基本Servlet结构,实现了SVG图像图形元素的数据驱动．通过服务器存储SVG与JavaScript模板等方式,解决SVG图形元素的重用以及客户端响应的动态生成．     

基于协同注意力的RGB-D图像显著性检测

在RGB-D显著性检测视觉任务中,RGB彩色模态和深度模态的信息均被视为十分重要的特征线索。但现有的RGB-D显著性检测模型无法高效执行多尺度特征的交互和多模态特征的融合,因此在真实的开放场景下表现欠佳。针对上述问题,提出了一种基于协同注意力（synergistic attention）机制的RGB-D显著性检测算法模型（SANet）,并引入多模态学习中通用的引导与教导策略（guidance and teaching strategy）。在编码器进行多尺度特征提取的阶段中进行隐式引导（implicit guidance）,在解码器进行特征融合时进行显式的教导（explicit teaching）,实现了编码、解码的分阶段学习。在4个显著性检测评测数据集上进行的综合实验表明,该算法在4个评测指标上均优于已有的18个前沿RGB-D显著性检测模型。     

无感人脸识别研究综述

无感人脸识别是指在用户无感知条件下自动地采集用户人脸信息以进行身份认证,它具有低交互、无接触、高度并行化的特点,适用于具有实时性需求的无感交互场景。无感人脸识别包括无感交互、目标提取和识别三个环节。本文分别从这三个环节对无感人脸识别技术进行了梳理,综述了人脸注册与人脸库构建技术,人脸图像无感采集技术,基于深度学习的多尺度人脸提取和识别技术的发展状况。介绍了现阶段无感人脸识别的应用场景与挑战,指出随着数据库构建技术、无感采集技术及基于深度学习的进一步发展及安全保障体系的构建,无感人脸识别技术将凭借其无感与并行的优势获得更广泛地应用。     

深度和结构相似性引导的四参考视点融合算法

平面相机阵列四参考视点的深度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)方案允许用户全方位身临其境地体验场景,可有效避免虚拟视点图像边界空洞,然而该方案引入了较为显著的伪影、背景渗透等失真.为此,提出一种深度和结构相似性(Structural Similarity,SSIM)引导的四参考...     

TG酶与单宁酸对鱼明胶凝胶强度的影响

明胶是胶原蛋白适度水解生成的多肽分子聚合物,在食品、医药等领域具有广泛的应用。采用单宁酸和谷氨酰胺转胺酶（TG酶）对鱼明胶进行改性,探讨它们对鱼明胶凝胶强度的影响。分别从明胶浓度、氧化型和非氧化型的单宁酸添加、TG酶处理条件等方面进行优化,通过测定鱼明胶的凝胶强度变化,获得两种改性方式的最优组合。结果显示,在6%明胶浓度下,添加1 U·g-1TG酶和0.2%（V/V）的（2%m/V）氧化型单宁酸母液,鱼明胶的凝胶强度高达946.2 g。单宁酸和TG酶能协同作用,进而提升鱼明胶的凝胶强度。这一研究将有助于减少单位明胶用量,降低鱼明胶使用成本,拓展其应用范围。     

基于概率犹豫模糊相似度的交互式群体决策方法

概率犹豫模糊集（probabilistic hesitant fuzzy set,PHFS）是犹豫模糊集的推广,在犹豫模糊集基础上通过为每个隶属度添加与之相对应的概率,以全面表达专家赋予的初始决策信息,是处理多属性指标决策问题的一种有效工具。首先,介绍了概率犹豫模糊数（PHFN）的基本定义和相关运算,指出了传统PHFN的得分函数和汉明距离的不足,并给出了改进方法。其次,通过适当补充隶属度集合中的元素数量提出了PHFN的汉明距离和相似度概念,依据专家赋予的评价矩阵引入了概率犹豫模糊矩阵（PHFM）相似度。最后,在概率犹豫模糊环境下基于PHFM相似度提出了一种交互式群体评价算法,并用实例验证了算法的有效性。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的顺序信息,为降低标记难度,提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法,用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证,将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类,算法的分类结果模型一致度达近98%,验证了方法的有效性。     

不同栽培方式对笋瓜（印度南瓜）果实中主要品质指标质量比的影响

以‘龙圆栗香’为试材,采用地爬式和架式两种种植方式,利用单干、双干和三干3种整枝方式,研究不同栽培方式对笋瓜果实中果胶、戊糖和铬（Cr3＋）3种主要品质指标质量比的影响.结果表明：两种种植方式下三干整枝方式均不利于果实中果胶和戊糖的积累,地爬式栽培比架式栽培有利于果实中铬（Cr3＋）的积累;地爬式栽培双干整枝处理下果实内果胶质量比最高.可采用架式单干整枝处理方式来提高单位面积笋瓜果实中果胶、铬（Cr3＋）和戊糖的产量.     

基于增强现实的物体运动仿真设计与实现

针对如何在增强现实(Augmented Reality, AR)的虚拟环境中体现物体运动仿真时运动学与动力学特性的问题, 设计了一套将AR技术与物体运动仿真集成, 通过模型建立、标记物注册、运动仿真交互控制、增强场景实时渲染等步骤设计物体AR运动仿真系统. 该系统由运动学仿真模块和动力学仿真模块组成. 运动学仿真模块的设计和实现以刚体绕定轴转动和平面四杆机构的几何运动为例, 通过移动标记物进行运动学仿真的交互控制. 动力学仿真模块的设计和实现以曲柄滑块机构惯性运动为例, 通过改变输入参数进行动力学仿真控制. 最后以机械类课程教学中平面四杆机构急回特性学习和曲柄滑块机构动力学方程求解为例进行实际应用. 结果表明, AR运动仿真系统提供了直观的高交互操作运动学与动力学仿真环境, 通过可视化能帮助学生理解相关的理论知识, 进而实现虚实融合的智慧化运动仿真教学.     

一种CBR码率控制方法

针对TM5码率控制模型存在的不足,提出了在DCT域计算帧和宏块复杂度方法;同时取消了TM5中多个虚拟缓冲区,仅保留唯一缓冲区以平滑码率的波动.仿真结果表明:与TM5相比,能够有效地提高场景切换时视频质量,而且也保证了虚拟缓冲区的一致性,防止缓冲区的上溢和下溢.     

非正方形像素之二值图形的面积计算

采用一种新的计算方法对非正方形像素进行度量换算,进而确定二值图像图形的真实面积.度量换算采用3个已知直径的实心圆形样本.先在水平和垂直方向上获取毫米/单位像素换算系数,然后将该系数分别对图形所覆盖的非正方形像素在水平和垂直方向上进行标准公制长度换算.通过求得图形的像素个数总和进而计算图形的真实面积.利用最小平方曲线拟合的方法对计算面积进行进一步的修正优化.用新方法算出的图形面积与相应的真实面积比较,结果显示该方法具有较满意的精确性,可以在解决有关图像分析处理的具体实际问题中得到应用.     

维吾尔语框架语义例句辅助标注系统的设计与实现

构建维吾尔语框架语义知识库是自然语言处理的基础性工程,目前大部分工作基于人工。从真实语料库中抽取包含将要描述词元的例句,为例句标注以及这些例句的配价模式进行深入研究,从标注好的维吾尔语例句中提取维吾尔语词元和例句填充到维吾尔语框架库,构建维吾尔语词元库和例句库,实现维吾尔语语义框架网络的自动构造之目的。本文对维吾尔语真实语料库中抽取的例句中标注对象进行初步分析,论述了人机交互式基于阿拉伯字符的UFN例句辅助标注系统的功能模块设计和工作流程。介绍了UFN例句辅助标注系统的例句标注界面和词元标注报告、词条报告的自动生成演示界面。     

一种新的深度视频处理方法

深度视频的不连续性会影响其编码效率以及虚拟视点的绘制质量. 为增强深度视频的连续性, 提出了一种新的基于时空变换的深度视频处理方法: 首先检测出深度视频中的运动对象; 其次将彩色视频和对应的深度视频进行时空变换, 对运动区域和非运动区域在时间方向上进行不同强度的平滑处理; 最后对平滑过的深度视频进行重建. 实验结果表明, 提出的处理方法在保证虚拟视点绘制质量的同时, 能够节省14.89%~47.48%的码率.     

基于对称性的单幅图像花朵建模

基于自然界各类花朵普遍具有的对称特性,提出了一种利用单幅图像的三维花朵建模方法.根据输入的单幅花朵图像,用户通过交互方式描绘花朵每个花瓣的2条边缘曲线,对花朵边缘曲线的顶部顶点和底部顶点进行最小二乘圆锥拟合,利用拟合得到的圆锥计算花朵各花瓣的对称面;根据不同种类花朵所固有的对称特性和各个花瓣的对称面信息,计算花瓣2条边缘曲线上所有采样点的深度,得到其三维构造曲线;利用恢复了深度信息的三维构造曲线作离散化网格处理,构建各个花瓣的三维模型,进而重建整个花朵的三维模型;最后根据输入的单幅图像纹理信息合成花朵的表面纹理,得到了真实感较强的花朵模型.实验结果表明：该建模方法充分利用了花朵的对称特性,用户交互少、建模效率高,能够准确地从单幅花朵图像中恢复其深度信息和整体结构,方便快捷地实现花朵的三维重建.     

基于GIS技术的淹没区确定方法及虚拟现实表达

给出了基于数字高程模型的 GRID结构 ,适合两种不同类型淹没区的计算方法 ,尤其是第 2种 “洪水淹没” 类型方法较有特色 .对于采用本方法计算淹没区 ,准确性受地形图等高距大小、数字化采集 精度、数字地面模型 (DEM )高程精度以及格网间隔大小、像素探测分辨率等因素的影响. 等高距越小 , 数字化跟踪误差越小 ,数字地面模型内插越密 ,格网跨度越短 ,探测分辨率越高 ,淹没区计算精度也就越 好 .空间数据总量及探测分辨率决定了整个算法模型的效率.最后 ,介绍了将淹没区范围采用 OpenGL 工具进行虚拟现实三维可视化所涉及的关键技术和方法.该方法在已完成的九五国家地方重大攻关项 目所开发的《大型网络级水利防汛及流域规划动态管理信息系统》中得到实现.