基于游戏教学的分层数据挖掘方法研究与应用

该文基于游戏教学和数据挖掘算法,首次开展了游戏教学的数据挖掘方法问题研究,提出了分层挖掘的概念和应用方法,通过研究游戏教学中的数据元素、教学目的和教学效果之间的关系,完成了游戏教学形态化的设计。提出了游戏教学的数据框架、数据元素、数据定义和数据驱动,构建了分层数据挖掘模型和分层挖掘逻辑结构,分析了数据视点层、数据意义层、数据元素层和元素来源获取层之间的关系,提出了不同视点在教学管理、教学设计下的数据挖掘函数嵌套分量和控制关系。首次提出了游戏知识的获取、知识的聚类和知识挖掘的方法,提出了数据挖掘量化强度的概念,构建了基于数据分层挖掘的游戏设计与能力培养评测关系控制模型,为未来游戏教学设计框架及元素设计提供了参考标准。

李群流形上的在线视频稳像算法

针对传统视频稳像算法无法兼顾高质量稳像和低延时的问题,提出李群流形上卡尔曼滤波的实时视频稳像算法。将视频帧间运动分解为旋转分量和平移分量。旋转分量由陀螺仪数据计算的旋转矩阵表示,平移分量由视频帧间匹配得到的平移矩阵表示,旋转矩阵的序列和平移矩阵的序列分别对应于李群流形上的运动路径。利用李群流形上的卡尔曼滤波分别对旋转分量和平移分量进行平滑。最终通过运动补偿获得稳定的视频帧序列。实验表明,文中算法能够兼顾延时和稳像效果,可以在移动端实现高质量的在线视频稳像。

网格驱动的双向图像拼接算法

图像拼接是将不同视角下的多幅图像合并成一幅宽视角图像的技术。该技术不仅要求拼接后的重叠区域重影尽可能少,而且要求非重叠区域的扭曲尽可能小。在Moving DLT(Moving Direct Linear Transformation)的基础上,文中提出了网格驱动的双向图像拼接算法。对于重叠区域,利用双向Moving DLT做特征点对齐,并通过定量评估的方式来判断图像叠加的方式,进而得到拼接准确、重影少的结果;对于非重叠区域,利用网格在单应变换和相似变换后的顶点插值进行矫正,进而减小非重叠区域的扭曲。实验结果显示,提出的双向拼接算法比单向拼接算法更准确,对应点的MAE(Mean Absolute Error)会下降0.2个点,而且得到的拼接结果更加自然平滑。

多曝光图像本征分解

为解决极端光照条件下场景反射率的估计问题,对准确分离场景反射率层和光照层的方法进行研究。利用不同曝光图像的反射率一致性假设,结合反射率稀疏性和光照平滑性的先验知识,提出了一种新的基于多曝光图像的本征分解方法,分离反射率层和光照层;采集特定光照环境下的图像集,从定量和定性两方面验证所提方法的优越性;将分解结果用于图像编辑任务,包括纹理去除和纹理替换,阐述所提方法在图像处理领域的应用价值。实验结果表明,即使在极端光照条件下(场景中的高亮光或暗黑区域),所提方法也可以较好地估计场景反射率。

结合单目标多窗口检测器和AlexNet的螺母检测

工业生产中螺母的漏装会导致严重的安全隐患,因此螺母的识别与检测有着重要意义。螺母可提取特征单一,使用传统方法检测时对光照、噪声等变化极为敏感,准确率较低。研究提出一种基于卷积神经网络的螺母检测算法,利用单目标多窗口检测器(single shot multibox detector,SSD)快速检测图像中可能的目标窗口,使用AlexNet对这些窗口进行分类以获得更高的分类精确度,使用基于面积比的非极大值抑制算法去除重复窗口得到最终检测结果。实验表明,该算法检测图像速度快且准确率高,可对螺母漏装进行高精度检测。

傅里叶变换域的视频运动稳定评价方法

针对不同稳定程度的视频,在傅里叶变换域提出了一种视频稳定性评价算法,首先计算视频的帧间仿射变换矩阵,得到在变换空间表示的相机路径;然后计算相机路径垂直投影在图像平面上的平移量和旋转量,分别得到视频的平移和旋转运动轨迹;计算视频运动轨迹的傅里叶变换,获取视频运动轨迹的傅里叶变换虚部曲线;最后根据待测视频运动轨迹和稳定视频运动轨迹的虚部曲线计算出一个衡量值,作为该视频的稳定系数,并以其评价视频的运动稳定性。实验结果表明,所提算法与主观评价结果高度一致,能够准确地评价不同稳像算法的稳像性能。

基于路径的防篡改动态软件水印算法

本文给出了一种改进的动态水印算法,该算法采用基于中国剩余定理的水印分割方法,并通过在程序中同时插入与分割的拓扑图相对应的校验比特串的方法提高其纠错能力和抗篡改能力。该算法具有编码纠错能力强、抗攻击能力好的特点,同时兼顾了基数-k编码方法编码率高、编码范围广的优点。