摘要：基于服务质量(QoS)的Web服务最优选择是一个热点问题。高度动态的QoS数据导致QoS模型的不确定性,对可靠的Web服务选择构成巨大的挑战,该文提出动态QoS数据驱动的可靠Web服务选择(DQoS_RSS)。首先利用均值标准差刻画QoS数据的效益和风险,提高QoS描述的准确度;接着建立不确定服务Skyline集,缩小搜索空间,提高选择效率;借鉴优劣解距离法(TOPSIS),设计2种Web服务选择算法,获得体现用户需求的最优服务。另外,介绍2种QoS模型转换器,以及能够适应QoS动态变化的QoS模型自适应调整机制。最后,实验分析验证了该方法的优越性和高效性。

摘要：针对360°全景视场的物距不一致性、多相机一个柱面的全景柱面投影方程导致的全景影像拼接误差,以及直接全景拼接方法容易导致“空白”像素的问题,本文提出了一种基于多圆柱投影优化的多相机组合全景柱面间接拼接方法。利用低成本网络摄像机设计一个八组合全景相机系统,根据多镜头组合型全景相机的严格成像原理,推导出一套完整的组合全景平面投影与子相机透视投影的间接映射方程;以相邻相机同名特征点的投影一致性为约束条件、以投影误差最小为目标函数,采用梯度下降法求解多个圆柱半径的最优解,将一个圆柱投影的方法拓展为多圆柱投影。实验结果表明,在360°全景视场不一致的情况下,多圆柱组合全景拼接的各重叠区域的最大投影误差不超过1 pixel,均方根误差(RMSE)优于0.27 pixel,拼接精度明显高于一个圆柱投影的传统组合全景拼接方法,达到了视觉上的几何一致性且无空白像素。

摘要：为了提高大视场靶标场标志点自动编码的容量和效率,设计自编码标志和普通标志,建立以自编码标志作为编码基准、以普通标志点作为控制点靶标的室内靶标标定场。基于"同名点同编号"的原则,提出自编码标志和普通标志点的自动编码方法。该方法能自动实现同名影像标志点与同名物方控制点标志的自动编码映射,避免人工交互设置影像标志点编号,提高了标定的效率。推导出含有隐式约束条件的多视组合相机标定的间接平差模型的一般形式,并用其标定一种由网络摄像头组成的多视相机。实验结果表明:该方法具有标志点编码容量大(可达65535个)、解码效率高、能自动解码的优点;该标定方法的反投影像点平面方均根误差(RMS)小于0.20 pixel且相机之间的相对定向元素波动较小,能够有效地提高多视相机标定的稳健性和精度;该方法可方便地扩展到其他同类多视相机或者全景相机的标定应用中。

摘要：针对传统考虑QoS序列均值(偏好)的QoS序列描述方法缺乏对QoS序列波动(风险)的描述问题,提出一种结合风险与偏好的并行服务选择算法。通过静态QoS模型转换器和分布式QoS模型转换器,将QoS数值序列转换为基于均值标准差的QoS模型。在此基础上,设计QoS模型自适应调整机制以适应QoS的动态变化,并利用基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的并行服务选择算法获得体现用户需求的最优服务。实验结果表明,该算法提高了服务选择的可靠性,并且能解决大QoS数据序列的不确定性问题。

摘要：基于扩展卡尔曼滤波器的即时定位与地图构建(EKF-SLAM)算法存在非线性估计结果不一致的问题。为此,提出一种利用多项式改进扩展卡尔曼滤波器的SLAM算法IEKF-SLAM,在此基础上设计一种用于未知场景的增强现实跟踪注册算法,包含地图构建与更新、跟踪注册2个并行模块。地图构建与更新模块利用IEKF-SLAM算法实现,跟踪注册模块在捕获视频帧后通过构建的地图库估计摄像机位姿,将提取视频帧中的特征点与地图库中的特征点进行匹配,并对摄像机位姿进行更新,实现虚拟物体的渲染注册。实验结果证明,IEKF-SLAM算法的估计结果一致性优于EKF-SLAM算法,且增强现实的跟踪注册效果更好。

摘要：为解决复杂背景的手势分割问题,提出一种基于融合皮肤检测的卷积姿势机手势分割方法。通过两个CNN网络得到训练的手势分割部分和皮肤分割部分,通过最后一阶段的CNN网络输出最终的手势分割图像,皮肤分割的准确性对最终分割图像起辅助作用,其中核心部分即手势分割部分采用卷积姿势机网络,并运用中间监督的思想将皮肤信息融合。该网络将手势轮廓和经皮肤提取的手势细节结合,分别对轮廓、皮肤、融合3个子网络进行训练,结果对比提取手势的其它方法,验证了该方法的有效性。

摘要：针对现有图像篡改检测方法应用场景单一,检测率不佳的问题,提出了一种适用于移动设备端的篡改检测方法。该方法基于CNN模型实现,考虑到CNN网络层与参数的复杂性过高,设计了剪枝压缩策略。通过激活值与信息熵的融合,有效评判CNN加权的重要程度,裁掉重要程度不高的加权。在其基础上结合逐层裁剪,根据精度和剪枝效果进行反馈调整,控制剪枝压缩的均衡性。针对剪枝压缩CNN设计了相应的卷积层、pooling池化层和调节层,分别从层和篡改方式的角度进行分析优化,并根据图像块相关度确定篡改位置。通过数据集仿真分析,验证了剪枝压缩策略在控制精度损失的同时,对CNN模型采取合理压缩,有效降低了复杂度和处理开销,适于部署在移动设备端;同时整体方法对于图像篡改检测表现出良好的准确性和全面性,能够对篡改区域及其边缘进行准确定位。

摘要：随着云计算相关技术的迅速发展,云服务组件的QoS预测成为云计算中一个重要的研究课题。实现对QoS值的准确预测是该领域的研究难点。QoS常用来衡量不同云服务组件的性能,基于不同候选组件的QoS值,可以容易地选出最优的组件。对于同一个云服务组件,不同的用户提供的QoS值并不一定相同。针对不同的用户,有个性化的组件QoS值才能进行准确的选择。如果用户的QoS不能由单一的云服务组件满足,则应该考虑组件组合,在这种情况下,需要预测其QoS能力,以保证用户需求得到满足。文中设计了云服务组件的QoS满意预测模型,该模型使用二阶隐马尔科夫模型构建QoS满意度预测模型,通过考虑前两个状态对当前状态的影响,能够有效提高预测精度。最后,通过所构建的原型系统和具有2507个真实Web服务的QWS数据集,并应用Matlab仿真环境验证了所提方法的有效性。

摘要：教学机器人的应用是一项智能化的教育平台,这种系统的设计不仅包括各个领域在技术上的应用和开发,所体现的功能也发挥了更大的先进性和丰富性。这种系统的开发和应用在设计方式中成为我国发展科技创新的主要关键,所以在本文中对教学机器人软件系统在设计以及实现方式上进行深度的研究和探讨。

摘要：从渤海大学转动课堂的教学理念出发,对面向对象程序设计课程进行了转动课堂教学的尝试与探索。本文以面向对象程序设计课程为例,介绍授课过程和方式,总结转动课堂教学经验,对互动中学生的状况进行分析。