稳定的视频内头部姿态估计方法

传统基于特征点的头部姿态估计方法准确性依赖于3D人脸模型和特征点定位精度等因素,易导致姿态估计值不精确、波动性较大。针对姿态估计值不精确的问题,引入误差补偿方法,利用极端梯度提升拟合传统方法估计值的误差,将其与传统方法的结果叠加作为优化的姿态估计值;针对波动性较大的问题,定义视频内头部姿态估计的稳定性,提出基于余弦相似性的稳定性度量,衡量估计值是否反映真实值的变化趋势;引入自适应移动平均对姿态估计值进行平滑。实验结果表明,该方法能有效提高头部姿态估计的准确性和稳定性。

跳表和认证跳表的性能分析及对比

为了解决现有研究对跳表性能分析的不清晰,对认证跳表认证性能分析存在偏差的问题,深入研究了跳表的性能,认证跳表数据完整性的认证性能.本文采用公式证明的方式对两种数据结构就性能分析上存在的问题和两种结构之间的性能差异进行了分析.分析结果表明:本文对跳表遍历性能和认证跳表认证性能的分析比以往的性能分析更加清晰准确,同时对两个结构的性能差异也给出了正确的分析结果,以便为相关研究提供重要的参考.

基于着色Petri网的离散事件动态系统建模与仿真

为解决复杂场景下离散事件系统动态性高引起的分析困难问题,提出了一种基于着色Petri网的离散事件动态系统建模方法。该方法首先对系统进行信息流分析并建立UML模型,然后根据规则将UML模型映射为Petri网模型,再对Petri网模型进行分层并添加颜色集,建立系统的着色Petri网模型。在向着色Petri网模型转换时,首先将动态系统分解为顶层模型和子模型;然后定义不同的颜色集,用来表示系统运行过程中的指令和状态等信息,减少库所和变迁的使用量;接着对子模型的变迁加载守卫条件和时间戳,使模型能够处理系统的并发和顺序性问题;在此基础上为系统库所添加令牌,用于表示系统中流动的信息资源。CPN Tools测试输出的结果,验证了所提方法的有效性,同时也为系统的设计与优化提供了一定的参考。

高中物理课堂开展多元化教学的探索

高中物理知识覆盖面大、难度深，教育学生可采用多种形式的多元化教学方式。本文从激发学生兴趣；培养学生观察能力；开放性思维和利用多媒体四个方面探索开展多元化教学。