摘要：为了从运动捕获数据中提取关键帧来进行人体动画创作,提出一种以重建误差或压缩率为目标的运动捕获数据关键帧提取方法.该方法将关键帧提取划分为帧预选和基于重建误差优化的精选2个阶段,在第一阶段,对原始动作序列筛选边界姿势作为候选关键帧,使最终关键帧序列具有较强运动类型描述能力;在第二阶段,定义帧消减误差作为关键帧重要性的度量标准,并定义最大重建误差作为关键帧提取过程中的优化目标,同时考虑压缩率目标,精选候选帧获得满足指定重建误差或压缩率要求的最终关键帧集合.实验结果表明,文中方法具有良好的数据压缩效果,能满足实时压缩的需要.

摘要：边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具。改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性。将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、基本的PCNN方法进行比较,通过实验结果证明改进的方法提取的边缘更加完整、清晰,并且对椒盐噪声具有较强的抑制能力。

摘要：提出基于概率主成分分析的三维人体运动自动识别与分类算法.它根据不同类别的人体运动应各有自己代表性的特征集,采用概率PCA方法建立各类动作的高斯分布模型;然后构建基于最小错误率贝叶斯决策理论的多分类器,实现对未知的动作序列(或具有代表性的帧)进行多分类决策.该方法具有概率模型的优点,适合高维数据处理;同时,这种方法能够提取运动数据的内在特征,较好地消除了运动数据在时间轴上的差异带来的问题,从而准确地对运动数据进行分类,实验结果证明了本文方法的有效性.

摘要：随着融合技术的发展、小波理论的成熟,小波变换以其良好的时频特性在图像融合领域脱颖而出。本文在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解的改进型PCNN图像融合新方法。首先对两幅已经配准的原始图像进行小波多尺度分解;然后基于改进后的脉冲耦合神经网络模型提出一种新的融合规则,文中重点针对小波分解后高频域和低频域的特点,分别在各频域采用不同的融合方法,最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像。仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量。

摘要：提出一种以图像局部方差和均值作为脉冲耦合神经网络(PCNN)参数自动调整的融合方法,并与多种金字塔融合算法、主成分分析融合方法、小波变换等图像融合算法进行比较。研究结果表明:所提出的融合方法无论是主观视觉效果还是客观评价结果均具有一定的优势,这对于拓宽PCNN的理论研究和实际应用具有一定价值。

摘要：提出了一种基于轮廓图像的人脸检测方法。针对人脸的生理结构特征,对人脸的灰度图像进行水平和垂直方向的轮廓分割;在此基础上对轮廓图像进行分块,抽取水平和垂直方向的轮廓特征;将抽取的特征用支持向量机(support vectormachine,SVM)进行分类,将分类结果用于人脸检测。实验表明:轮廓特征能较好的反映人的脸部特征,用支持向量机对轮廓特征进行分类的方法来检测人脸是有效的。

摘要：脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在图像分割方面有着很好的应用。在各项参数确定的情况下,其分割结果的好坏取决于循环迭代次数的多少,而PCNN模型自身无法实现迭代次数的自动判定。为此提出一种结合最大方差比准则的PCNN迭代次数自动判定算法,用于实现图像的自动分割。算法利用最大方差比准则找到图像的最优分割界限,确定PCNN的迭代次数,获得最优图像分割结果,然后利用最大香农熵准则验证分割结果。实验表明:提出的算法实现了PCNN迭代次数的自动判定,提高了PCNN的迭代速度,运行效率优于基于2D-OTSU和基于交叉熵的自动分割算法,图像分割效果良好。

摘要：通过对中医药院校C语言程序设计课程开设的现状分析,针对学生程序编写的困难、兴趣不浓,学习积极性不高这一学情,根据自身教学经验的归纳与总结,受"模式"这一概念的启发,创新地提出了将"模式化"教学方法应用于C语言程序设计课程的教学实践中,使抽象的程序设计变得有章可循。结果表明:将"模式化"方法运用于C语言程序设计课程教学中不仅激发了学生的学习兴趣,使学生更轻松、快捷的掌握了程序设计的思想与方法,还提升了教学效果,是行之有效的教学创新实践。