摘要：人体运动关键特征的实时追踪和在线监测是模式识别领域的一个重要课题,面临跟踪误差大,跟踪滞后等问题。提出一种新的人体关节运动特征视觉追踪平台设计方法,首先得到人体关节运动特征提取和追踪的动力学模型,进行视觉跟踪系统的总体设计和功能指标分析描述,对平台的设计分为硬件设计和软件开发两部分,采用ADSP-BF537作为核心处理芯片,对系统的复位电路设计、串口电路设计、外部存储器设计和A/D接口以及电源电路进行集成设计描述,软件开发建立在CCS 2.20平台基础上,通过程序加载、初始化和中断优化设计,实现软件开发。试验结果表明,该平台进行体的关节的运动特征追踪和信息采集的准确度高,系统运行的实时性好,可靠性和稳定性较高。

摘要：云计算环境下的多服务器多分区系统中存在海量数据,传统串行数据挖掘方法对这些数据进行挖掘的过程中,无法对海量数据进行并行处理,挖掘效率低。针对该问题,设计云计算环境下多服务器多分区数据挖掘系统,其包括基础设施即服务层、平台即服务层、软件即服务层,可实现大规模数据的高效挖掘。系统通过平台即服务层中的多服务器多分区数据处理模型,实现海量数据的分布式运算,并基于MapReduce机制实现K均值聚类数据挖掘算法的并行化,通过Map和Reduce函数实现多服务器多分区数据的并行挖掘。实验结果表明,所设计系统大幅度降低了云计算环境下多服务器多分区数据的挖掘时间,提高了数据的挖掘效率和稳定性。