面向点云补全的鲁棒图关注网络

目的:利用图神经网络与关注机制,构建具有鲁棒性的图关注网络模型并用于点云补全任务。方法:首先,用自关注机制构造局部图的邻接矩阵,不仅考虑中心点与邻域点的关系,而且还考虑邻域点之间的内在相关性,从而有效提取点云的局部几何结构信息。其次,利用邻域中邻域点的特征信息,自适应地更新局部中心点的坐标与特征。此时,以每个点新的坐标组成的点云更能准确描述物体的几何结构细节,增强抗噪能力。最后,为了增强特征提取的鲁棒性,利用残差连接分别融合经过多次微调的点特征作为全局特征,以此来生成点云。结果:与其他点云补全方法在多个常用数据集实验相比,本文构建模型具有最优的补全效果。结论:利用具有鲁棒性的图关注网络模型在点云补全任务中具有先进性。

面向对象软件的综合特征定位方法

高效、准确地定位软件特征所对应的代码实现,对软件维护十分重要。针对面向对象软件系统,提出一种综合的特征定位方法。该方法利用软件搜索技术为特征与相关类建立初始追踪关系;然后以这些类作为种子构造面向对象程序的关注图;进一步采用面向对象切片技术,以关注图中的属性和语句作为切片准则,计算对特征实现具有直接影响的语句代码。该方法有较高的自动化程度,能够提高软件维护中程序理解的效率。

一种面向方面需求模型的分析与验证方法

建立具有完整性和一致性的需求模型是软件项目成功的基础,验证需求模型是否具有相关性质在软件开发中具有重要的意义.文中针对面向方面文档驱动需求方法中的需求分析过程,给出了关注点建模过程中的若干验证策略,提出了基于本体的关注点模型验证的相关方法,并通过一个实例说明了文中方法的有效性.

一种需求变更影响分析方法

需求变化的影响分析通过对其影响进行评估,为软件开发者和管理者提供有效的信息,这项工作在软件开发过程中有重要的意义.面向方面文档驱动需求工程从文本需求出发,提供了基于关注点及其关系的需求模块化、横切关注点判定及生成形式化需求文档等过程和方法.在面向方面文档驱动需求工程方法框架下,给出了一种需求影响分析方法,该方法基于矩阵确定关注点和变量之间的内部联系,应用可达矩阵计算界定关注点和变量的影响范围,定量计算关注点和变量相互之间影响程度,并通过实例分析验证了新方法的有效性.

基于感知模式纹理的人脸识别

稀疏表示分类法和局部二值模式是目前广泛运用的人脸表示方法.虽然稀疏表示分类法通过重构算法能很好的稀疏表示人脸,但在人脸的局部特征表示上不够理想.局部二值模式是基于局部纹理特征表示人脸,其提取的局部纹理简单、不连续、不光滑,造成纹理损失严重.提出局部纹理特征的感知模式纹理的概念,克服了稀疏表示分类法在局部特征表现不佳的缺点,同时又比局部二值模式纹理光滑、鲁棒.利用感知模式纹理特征在Yale和ORL数据库取得了较好的识别效果.