基于混合式教学过程数据分析的数据库应用基础教学设计

针对生源地学生水平差距大、教学重难点聚焦不足等问题,以数据库应用基础课程线上—线下混合式教学产生的过程数据为分析对象,从教学重难点划分、分层次教学、学生学习预警3个角度进行科学合理的课程教学设计。问卷调查结果显示,学生教学反馈良好,为今后更加深入地利用教学过程数据进行课程改革奠定了基础。

Dynamic Unet+:一种轻量精确的语义分割算法及应用

图像语义分割是计算机对场景理解的一个重要环节。随着模型精度的不断提高,日益增长的模型参数量和不断下降的分割速度使得模型实际应用存在一定困难。因此在轻量级语义分割框架Unet的基础上,提出了一个简单快速的基于ResNet的动态Unet+的语义分割架构,即Dynamic Unet+,该模型在保持较高精度的同时,可拥有较少的参数量。在Camvid、PASCAL VOC2012等语义分割数据集中取得了很好的实验结果。通过对复杂背景下的自动人像抠图进行实验,对使用两个肖像分割数据集训练的模型在自动证件照制作、背景编辑等实际应用中取得了较好的实验结果,从而进一步验证了该模型的有效性和实用性。

语义值驱动的三维直立状态人体模型变形

在医疗设备,服装设计,电影制作和电脑游戏中三维人体模型是不可或缺的元素,但是通过扫描等途径直接获取的人体模型在很多环境下并不能直接运用,因此需要对模型根据所处环境进行适度变形。研究三维人体模型变形方法,引入语义驱动模型的变形。通过测量模型骨骼关节点位置并得到身高、腿长及肩高等模型语义值,对模型进行PCA降维,建立模型语义值与模型矩阵之间的映射关系,调整相关语义值获得相应PCA权值,并且将PCA权值重新映射到模型矩阵得到变形后的模型。

数据库应用基础课程综合改革与实践

针对数据库应用基础课程存在的教学方法陈旧、实验课学时不够以及考核方式单一等问题,利用学堂在线、雨课堂等多种方法进行线上线下混合式教学改革。提出考练结合、以赛促学的改革思路,通过加大实验课比例,采用过程化考核、课内竞赛等多种优化措施,有效激发了学生的学习积极性和主动性。通过对数据库应用基础课程教学进行综合改革,达到了培养学生应用实践能力的教学目标。

一种改进的快速迭代阈值选择算法

针对迭代阈值选择算法每次迭代计算灰度阈值的过程存在大量重复计算的问题,提出了基于均值累计和频次累计的快速迭代阈值选择算法。对快速迭代阈值选择算法和迭代阈值选择算法阈值计算的时间开销及图像二值化分割进行了实验分析,结果表明:文中提出的快速迭代阈值选择算法可有效的对实验图像进行二值化,该算法可显著降低迭代过程的时间开销。当图像尺寸达到10 000*10 000时,快速迭代阈值选择算法的时间消耗可降低至迭代阈值选择算法的10%,验证了快速迭代阈值算法的有效性。

梵高绘画风格特点的数字化分析

利用稀疏编码算法提取的图像特征可用于视觉艺术作品的风格分析,但往往并不对训练所得的基函数做深度的数据挖掘。通过对视觉艺术作品的稀疏变换,获得能反映风格图像本质特征的训练基,对训练基进行空间特征量统计及高阶特征量统计。利用训练基的Gabor变换能量,对梵高不同时期风格作品进行归一化互信息计算,从而对梵高不同时期艺术作品差异特点做出分析。仿真结果表明,对基函数的深度挖掘,能够将人们对基函数的直观感受进行数字量化,在一定程度上对作品风格做出区分,并可为画作评论提供一定参考。

沉浸式环境中多场景视觉提示信息可视化方法综述

沉浸式环境是通过虚拟现实(virtual reality,VR)等技术为用户呈现趋近于真实的环境体验。虚拟现实是通过计算机生成现实世界的模拟环境,可以为用户提供丰富的沉浸感、交互性和想象力体验。用户在虚拟现实场景中,通过视觉可以快速熟悉环境,获取场景内外的信息,还可以通过视觉完成与场景的交互,增强用户的感知。增强现实(augmented reality,AR)会将虚拟信息放置在真实场景中,用户可以与真实场景中的虚拟信息进行交互。为了充分了解视觉提示信息在虚拟现实等不同沉浸式场景中的研究,探究视觉信息提示方法的本源,本文按照信息提示位置的不同、功能和应用的不同进行区分,首先综述近年来在普通二维场景中的方法,通过技术对比和改进深入讨论了在三维虚拟现实或增强现实环境下对视觉提示信息可视化方法的研究。分析在虚拟现实或增强现实环境下与普通二维场景中显示的异同,同时展开视觉提示信息在多场景下对用户注意力等使用功能方面的研究介绍,以及全景视频观看等实际场景中的应用研究说明。本文通过对二维和三维场景视野外、场景中标签布局和注意力引导,以及全景视频观看等实际应用中的讨论,可以更详细地展示视觉提示信息在沉浸式环境和多场景中的研究前景与发展方向。