【摘 要】
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超大规模分布式虚拟环境包括超大规模的地形场景和超大规模复杂场景对象数据及其属性数据,如二三维几何模型、音视频、图像、矢量图形和文字等各种专题数据.对超大规模的场景对象进行高效地组织和管理调度,是对超大规模分布式虚拟环境进行高效交互仿真的必要条件.针对数字娱乐和军事国防等应用背景,提出了一种超大规模分布式虚拟环境中的分布式场景图ViWoSG的构造方法,以满足高并发访问和分布式交互仿真的需求.所提出的
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超大规模分布式虚拟环境包括超大规模的地形场景和超大规模复杂场景对象数据及其属性数据,如二三维几何模型、音视频、图像、矢量图形和文字等各种专题数据.对超大规模的场景对象进行高效地组织和管理调度,是对超大规模分布式虚拟环境进行高效交互仿真的必要条件.针对数字娱乐和军事国防等应用背景,提出了一种超大规模分布式虚拟环境中的分布式场景图ViWoSG的构造方法,以满足高并发访问和分布式交互仿真的需求.所提出的分布式场景图具有可扩展性好,可以支持分布式虚拟环境的高并发协同交互等特点,并支持场景对象数据的各种编辑及
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首次在模态逻辑中通过有限模型建立了模态公式的(n)真度理论,得到了当模态词不出现时(n)真度与经典二值命题逻辑中的真度保持一致的和谐定理.研究了时态逻辑中命题的(n)真度随n变化的性态.提出了模态公式间的(n)相似度理论,并由此在全体公式之集中建立了(n)伪距离.得出了(n)模态逻辑度量空间,该空间以经典逻辑度量空间为子空间,从而可将经典命题逻辑中的近似推理理论推广到模态逻辑之中.
2002年,3GPP组织在3GPP的Release5版本提出IMS(IP多媒体子系统),作为UMTS的核心网演进方案。移动通信正从2G向3G演进,不但在无线接入网中采用了更先进的宽带CDMA技术,在核心网络方面也正从电路交换向分组交换转变。而IMS是基于SIP协议的在承载网络上附加的网络,是支持IP多媒体业务的IP多媒体子系统。为未来的多媒体应用提供一个通用的业务使能平台。
在盲分离问题中,独立元分析一直是一个主要的研究方向,但是该方法不能直接推广到欠定混叠情形.考虑到大量的客观信号具有稀疏特性,稀疏元分析方法引起了人们的广泛关注,其中典型的是"二步法",即先计算混叠矩阵,再分离所有源信号,该方法能够较好地实现欠定混叠情况下的盲分离.在计算混叠矩阵时,通常利用K-均值聚类等,这类方法的成功依赖于聚类数目也即信号源个数的先验知识,而在盲分离问题中,如何估计信号源个数一直
虚拟现实(Virtual Reality)是以计算机技术为核心,结合相关科学技术,构建与一定范围真实环境在视、听、触感等方面高度近似的数字化环境,用户可以借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互作用、相互影响,产生亲临对应真实环境的感受和体验.
随着三维数字影像与扫描设备的发展,实际应用中需要处理的几何数据集在数据量、几何信息和拓扑等方面都在变得越来越复杂.基于点集的几何学随之在图形学和几何信息处理领域中得到了广泛的应用,并对当前的图形学技术发展提出了新的要求.文中提出了应用于点集刚体以及薄壳动态建模与模拟的无网格计算框架所面临的问题.提出的无网格框架可以直接计算任何扫描点集几何体的弹性变形和断裂扩散,而无需将其转换为网格模型或样条模型.
高光线是检测自由曲面质量的有效工具.它提供一种直观且便利的手段,在交互设计中提高自由曲面质量.文中提出了在任意三角形网格曲面上生成高光线模型的一种方法.基于该高光线模型,文中给出了一种消除三角形网格上的局部不规则区域的方法.该方法通过求解一个目标函数,并迭代地移动网格顶点位置,来获得修改后的新网格.利用该方法能够同时优化三角形网格表面形状以及网格上的高光线形状.该方法直观易用,适合于三角形网格的局
多方保密计算是近年来国际密码学界的一个研究热点,集合问题的多方保密计算是其中的一个重要组成部分.两个集合相等问题的多方保密计算研究尚没有见到报道.文中研究两个集合相等的多方保密计算问题,通过将集合与自然数对应,再利用比较自然数是否相等的方法,实现集合的比较.文中提出了集合相等问题的两个多方保密计算方案,并利用模拟范例证明了方案的安全性.这些方案在多方保密计算研究中有广泛的应用.
估计离散曲面的微分几何量在数字几何处理、计算机图形学、计算机视觉领域是一个基础性的课题,在很多应用中估计微分几何量往往作为先决性的一个步骤而存在.目前大部分微分几何量估计方法只是针对规则的、均匀采样的网格数据能取得比较满意的结果,而对于带噪声、不规则采样的点云数据,寻求准确而又鲁棒的估计方法仍是一个研究热点问题.文中针对不规则的离散点云数据,首先通过设计对比实验验证法向在二阶微分量估计中的重要作用
文中介绍了一种基于独立分量分析(ICA)的鲁棒性边缘检测算法.实验证明由自然图像训练得到的ICA基底函数大部分是稀疏的、局部化的,且和人类的感受域具有相似特性.该边缘检测方法中,目标图像首先通过ICA基底函数转化,然后利用一种新的滤波算法(软门限法)消除噪声分量,并且仅用相对比较稀疏分量(稀疏ICA基底函数)来检测或重建边缘.提出的算法应用于不同类型的的噪声图像,并且和传统的边缘提取算法进行了比较
文中提出一种基于图形处理器(GPU,graphics processing unit)的重光照技术,可以在局部点光源,表面反射属性和视点的同时变化中,以交互式的帧率计算全局光照.为了支持这些变化,选择在运行时刻模拟光能的物理传播过程.尽管这种模拟往往由于计算代价过于昂贵而难以被交互式系统采用,但是文中通过引入一个被称为传播树的层次性结构来大大降低模拟计算的开销.在误差允许的范围内,传播树将近似的发