基于深度学习的图像风格迁移技术的前沿进展
纹理表述和艺术风格表述近似等同。因此，图像风格迁移技术主要解决三大问题：第一，如何提取图像纹理特征而不夹杂内容特征；第二，如何提取图像内容特征而不夹杂纹理特征；第三，如何将两种特征融合生成目标图像。
纹理可以用统计模型来描述，该模型表述图像局部特征。2015年前，图像纹理大多是手动建模，但这样需要细致观察，也就是说要用到专业经验，并要用到复杂的数学公式。但该模型往往与具体风格化场景有关，如果场景变化，往往需要重新设置特征。和所有的计算机视觉领域任务一样，人工成本较大，阻碍了图像分割迁移领域的发展。2015年后，鉴于卷积神经网络等深度学习算法在图像特征提取方面的突出表现，以及VGG-19网络与图像风格提取和内容提取任务的契合，卷积神经网络成为该领域各大研究的主流框架。
1 图像风格迁移任务概述
图像艺术风格标准不一，品类繁杂，例如中国风、立体主义、印象派、现代主义、超现实主义、表现主义等等，在艺术领域尚且无标准定义，无法用函数精确表达。但计算机视觉领域重点解决图像风格较为强烈的风格迁移问题，此时的图像风格约等于图像纹理，而图像问题则是较容易定义的信息。神经网络出现之前，图像风格迁移共同的框架是：首先人工分析图像风格，然后建立数学或统计模型，再改变目标图像使其更贴合与模型，本质是一个数学建模和模型应用的问题。手动建模的核心思想在于：图像局部特征的统计模型可以代表纹理，例如栗子的开口就可以用两条以特定角度相交的弧线表示。因此，计算机视觉领域的研究者们依据图像分类等基础任务的经验，尝试加入更多的人工统计特征，用更加复杂的模型来归纳生成纹理，开启了传统图像风格迁移领域的研究历程。和传统计算机视觉任务一样，人工建模了传统情况下，为了观察图像的细致特征，需要将图像分成小块分别提取，却不能自动确定图像重点的缺陷。其中VGG-19在图像风格迁移领域表现最好，被最先应用物体识别领域。和经典的卷积神经网络一样，该网络逐层提取更加抽象、更加复杂的特征，直到该特征能识别出物体。2015年Gatys在两篇论文中提出，将神经网络算法应用于图像风格迁移。第一篇中提到的纹理生成算法创新点在于：VGG-19可以作为局部特征识别器，也就是说可以用深度学习来做纹理建模。实验利用事先训练好的网络参数抽取特征矩阵，然后用格拉姆矩阵计算局部特征之间的相关性，将其变化为统计模型。由此，利用深度学习提取特征而避免了手工建模。
虽然说纹理近似等于图像风格，但二者是有区别的，要想要成风格迁移，还需要单独提取图像内容而不包括图像风格。在第二篇论文中，Gatys再次利用训练好的物体识别模型，将抽取的局部特征看做图片内容。最后，使用Deep Dream算法将纹理特征和内容特征相结合生成目标图片。
2 卷积神经网络的作用
传统的图像技术主要分成两步第一步为特征提取，第二步为分类器处理。然而特征提取算法的设计的缺点有很多例如：需要人工经验，成本高，且适应场景受限，当切换场景就需要重新设置相应的算法。而神经网络的提出彻底改变了这一现状。且由于图像本身的联系性，有论文提出了可视化算法，就是将每一层卷积网络的输出映射为图像。研究发现，卷积神经网络随着网络层数的加深，提取到的特征也越来越抽象，更能体现问题本质的特征。
卷积神经网络之所以适用于计算机视觉，是有生物学依据的。在多层卷积加非线性激活函数操作下，特征反复迭代，相当于人在看到一个物体时视觉系统不断运转的过程。
86 | 电子制作 2018年9月
信息技术科技学习心得体会
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合应用多种媒体技术，利用多媒体和微机网络，开展教学。所以这种教学必然要打破传统的传授式的教学模式，而构建出适应信息社会的新型教学模式来。我深深的体会到了信息技术与各学科的密切联系，信息技术今后将成为教师教学和学生学习的重要工具。在新课程改革的形势下，未来教育应溶入先进的教学理念与最新的信息技术，致力于信息技术在课堂上的有效应用，提高课堂教学效果，冲击着传统教学模式。 1、信息技术对教师的重要作用。 在高科技飞速发展的今天，教师不能只停在原有知识的认识上，要不断学习，不断完善自己，不断充实自己。 现在的学生更是聪明，他们不仅能在学校里学习知识，还能通过电视、网络等多种途径学到更多的知识。因而，教师必须有一种超前意识。 2、良好的信息素养是教师终生学习、不断完善自身的需要。 当今社会，一名优秀的教师应具有现代化的教育思想、教学观念，掌握现代化的教学方法和教学手段，熟练运用信息工具(网络、电脑)对信息资源进行有效的收集、组织、运用;通过网络与学生家长或监护人进行交流，在潜移默化的教育环境中培养学生的信息意识。这些素质的养成就要求教师不断地学习，才能满足现代化教学的需要;信息素养成了终生学习的必备素质之一，如果教师没有良好的信息素养，就不能成为一名满足现代教学需要的高素质的教师。 3、掌握计算机操作技能，也是教育系统本身的需要。
基于深度图像的实时平面检测及提取的方法与制作流程
本技术公开了一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法。本技术包括如下步骤：步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计；步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面；步骤4：平面参数优化。本技术根据深度图像的成像原理及平面结构的空间特性，使得计算机可以实时地通过深度图像获取环境中的平面结构信息，使得三维重建结果更加准确。从而准确高效地从深度图像中提取平面结构信息。 技术要求 1.一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；
步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计； 步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面； 步骤4：平面参数优化。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤1具体实现如下： 1-1.使用双边滤波算法对深度图像做滤波处理； 1-2.然后将深度图像划分为多个等大小矩形的区块； 1-3.将矩形区块中的像素反投影到三维空间中得到三维点云，提取区块的切平面信息，包括区块的空间坐标、切平面的法向量、切平面与原点的距离、区块置信度；记第(u,v)区块为patch(u,v)。 3.根据权利要求2所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤2具体实现如下： 2-1.将各个区块的法向量做球极映射从三维空间nx-ny-nz到二维平面Px-Py上； 2-2.对映射到二维平面Px-Py上的法向量点做栅格划分，并以高斯加权的方式对二维平面Px-Py上的法向量点做直方图统计，得到Px-Py直方图； 2-3.对Px-Py直方图查找8-领域极大值，并将对应点Px-Py坐标做球极逆映射得到估计的平面法向量参数。 4.根据权利要求3所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤3具体实现如下： 3-1.将所有区块的空间坐标与估计的平面法向量作内积，即将区块的空间坐标向法向量方向上做投影； 3-2.对投影得到的区块分布做直方图统计，并查找极大值，即得到该法向量上各个平行平面与原点的距离。
8.1.2图像的分辨率,图像的颜色深度
池河中学2017-2018学年度第一学期教学设计 年级8年级 科 目信息 技术 任课教师李瑞峰授课时间 1 课题图像的分辨率，图像的颜色深度授课类型新授 课标依据学习应用技能 ,提高信息素养,培养创新能力 《图像的分辨率，图像的颜色深度》属于初中信息技术课程第1章图形图像初步知识中的重要内容，本节课选用的教材是人民教育出版社出版的：《信息技术》八年级上册中的二节。主要是帮助学生掌握一些基本的概念，教会学生理解图像参数的方法。 教学目标知识与 技能 理解和掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念，并能理解二者对图像的影响。 过程与 方法 通过自学和讲解二个参数的特点，理解它们之间的联系与区别。 情感态 度与价 值观 激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情，形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的 活动。 教学重点难点教学 重点 全面掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念。 编号：8.1.2
教学 难点 掌握图像的颜色深度。 教学过程设计 师生活动设计意图回想上节课的内容，我们学习了位图和矢量图， 在学习过程中我们也提到了像素，分辨率等概念， 今天我们要加深这几个概念的了解。 在照像机的参数中。像素是描述的数码相机的 主要参数，引出分辨率的概念。 任务一，阅读自学课本第二课，初步了解像素 和深度概念。 布置探究任务二，按课本要求查看图像素材文 件像素、存储容量、颜色位数。查看过程中理解分 辨率和文件大小及像素等概念。 发放相关知识材料教师对照讲解让学生理解分 辨率和像素的关系。 阶段性小结。图像分辨率则是单位英寸中所包 含的像素点数，辨率是图片清晰程度的标志。 显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类 利用电脑的显示属性设置来自主探究“位深度” 的概念。 任务三，动手调整计算机的显示参数 教师提示：右键，分辨率，高级设置 阶段性小结 复习巩固旧 知识，引出 新知识。 以任务为驱 动开展教学 激发学生兴 趣；引导学 生发现问 题，并学会 分析问题。 学生动手进行 操作，在操作 中体会理解概 念
数字图像处理教学大纲(2014新版)
数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
基于深度的图像修复实验分析报告
基于深度的图像修复实验报告
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基于深度的图像修复 一.实验目的 1、学会单幅图像的修补 2、学会结合彩色图像和深度图像的图像修补 二.实验原理 1图像修补简介----单幅图像修补 图像中常有缺失或者损坏的部分，即空白区域或者有误的区域。图像修补就是根据这些区域周围的信息完成对空白区域的填充，以实现图像的恢复。 基本方法 图像修补的基本方法示例
示例方法2 选取空白点周围的一片区域，对区域内的参考点进行加权求和，其结果用于对空白点的修补。若所选窗口太小，即窗口中无参考点，则将窗口扩大。 2图像修补简介----利用深度图的图像修补 1图像的前景与背景
实际场景中存在前景与背景的区别，前景会遮挡背景，而且前景与背景往往差距比较大。 2深度图 用于表示3D空间中的点与成像平面距离的灰度图。0~255表示，灰度值越大，表示场景距离成像平面越近，反之，灰度值越小，表示场景距离成像平面越远。 前景的灰度值大，背景的灰度值小。 如下左彩色图，右深度图 3普通的图像修补区分不了图像的前景和背景，简单的加权求和填补空白点的方法会导致前景和背景的混杂。引入深度图之后，可以利用深度图区分图像的前景和背景，在对背景进行修补的时候，可以利用深度图滤除那些前景参考点的影响，从而使背景的空白点只由背景点加权求和得到，前景亦然。
三.实验步骤 1读入一个像素点，判断其是否为空白点。 2若不是空白点，则跳过该点，判断下一个点。 3若该点是空白点，则用前面所述的方法进行加权修补。 4对图像中的每一个点都进行如此处理，直至全图处理完毕，则图像修补完成。 四.实验要求 1独立编码完成实验单幅图像修补利用深度图的图像修补。 2 比较实验结果的差别，并分析原因，完成实验报告。 五.用MATLAB编写实验代码 对于单幅图像以及结合深度图像的修补，其实区别就是是否考虑了深度图像的灰度权重（其实就是0和1），虽然效果图区别很小，但是通过深度图还是可以反映出其立体三维空间的。为了能较好的对比，我把两种方法的比较融合在一条件语句中，在下面的深度图像代码中用红色字体标注。同时深度图像变量用绿色字体标注。
信息技术培训心得体会
信息技术培训心得体会 信息技术培训心得体会 信息技术培训心得体会1 此次参加信息技术培训我很高兴，作为二十一世纪的教育工作者，我没有什么理由不与时俱进；接受新的教育教学理念。 这次现代信息技术教师培训，为提高教师的自身水平提供了良好的平台，不管是现在还是将来，我都要不断地给自己“充电”，加强基本功的新修炼，才能不断的开拓进取，勇于创新，才不至于被社会淘汰。所以，我对这次培训很满意。 通过这次培训，使我对今后的教育教学方法产生极大影响，感受到教学工作的艰巨。同时对我各方面的能力有了很大提高，特别是对信息技术的综合运用能力，现在已不只停留在课件的制作上。使我认识到做为一名教师应积极主动吸纳当今最新的技术，并致力于把它们应用于课堂内的教与学活动中，在第二天的培训中，我深深的体会到： 1.教师具备良好的信息素养是终生学习、不断完善自身的需要。 信息素养是终生学习者具有的特征。在信息社会，一名高素质的教师应具有现代化的教育思想、教学观念，掌握现代化的教学方法和教学手段，熟练运用信息工具对信息资源进行有效的收集、组织、
运用；通过网络与学生家长或监护人进行交流，在潜移默化的教育环境中培养学生的信息意识。这些素质的养成就要求教师不断地学习，才能满足现代化教学的需要；信息素养成了终生学习的必备素质之一，如果教师没有良好的信息素养，就不能成为一名满足现代教学需要的高素质的教师。 2.教师具备良好的信息素养。是教育系统本身的需要。 在迅猛发展的信息社会，信息日益成为社会各领域中最活跃、最具有决定意义的因素。在教育系统中，教育信息则成为最活跃的因素，成为连接教育系统各要素的一条主线；而教育系统的一项主要职能就是由教育者把教育信息传递给受教育者。因为从信息论的角度看，教学过程是一个教育者对教育信息的整理、加工和传播的过程。教师是这一过程中主要的信源和传输者，在教育信息的准备和传递等方面起着举足轻重的作用。因此，教育系统本身要求教师具备一定的信息素养。 3.观念上的更新 本次信息技术培训虽然只有短短一天的时间，但是这一天的培训都使我在观念上有一个更新。计算机的使用在往常对我而言就是一个进行文本操作的工具而已，本来我平时也不太注意对计算机技能的学习，总是有了问题就打电话求助，从没有想过要自己去掌握这样的技术。 4.细节上的渗透 本次培训中，授课教师都注重细节上的教学渗透，他们不仅教
基于深度图像技术的手势识别方法
基于深度图像技术的手势识别方法 曹雏清，李瑞峰，赵立军 (哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，哈尔滨 150001) 摘 要：针对复杂环境下的手势识别问题，提出一种基于深度图像技术的手势识别方法。利用深度图像信息从复杂环境中提取手势区域，综合手势的表观特征，建立决策树实现手势的识别。对常见的9种手势在复杂背景条件下进行测试，实验结果表明，手势的平均识别率可达到98.4%，速度达到每秒25帧。 关键词：手势识别；深度图像；表观特征；复杂背景；决策树 Hand Posture Recognition Method Based on Depth Image Technoloy CAO Chu-qing, LI Rui-feng, ZHAO Li-jun (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) 【Abstract 】Aiming at the problem of hand posture recognition from complex backgrounds, this paper proposes a hand posture recognition method based on depth image technoloy. The hand posture region is extracted from complex background via depth image. Appearance features are integrated to build the decision tree for hand posture recognition. Nine common postures with complex background are tested. Experimental results demonstrate that recognition rate is 98.4% and speed rate achieves 25 frames per second. 【Key words 】hand posture recognition; depth image; appearance feature; complex background; decision tree DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.08.006 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第38卷 第 8期 V ol.38 No.8 2012年4月 April 2012 ·博士论文· 文章编号：1000—3428(2012)08—0016—03文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 概述 随着机器人技术的发展，智能服务机器人开始逐步融入人类的生活，人机交互技术的发展是智能服务机器人研究的重要组成部分。人机交互的研究方向主要有表情、声音和手势识别技术。其中，手势是一种自然直观的人机交流模式，在信息表达上比表情更明确、信息量更丰富。 在人机交互中，基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。基于视觉的手势识别通过图像信息，让机器人获取人的手势姿态信息，对不同的手势信息进行分类。近年来，学者们对基于视觉的手势识别进行研究，文献[1]提出特征空间匹配法，文献[2]采用提取同类手势的SIFT 特征方法进行手势识别，文献[3]提出手势图解析分类法，文献[4]针对复杂背景采用空间分布特征对手势进行识别。 复杂背景下手势识别的研究[4-5]一般使用肤色模型实现手势区域分割，虽然可以区分肤色和非肤色区域，但是实际应用中图像都包含有肢体和面部肤色区域，它们对手势区域提取有着较大的影响，同时光线也直接影响肤色模型。现有的文献中并没有考虑强光和弱光环境下的手势识别情况，在实际应用中往往伴随光线的变化问题，这些问题都直接影响了人机交互的实际效果。本文提出一种基于深度图像技术的手势识别方法，从深度图像信息中提取手势区域，运用几何方法提取手势表观特征并分类，从而实现复杂环境下基于手势的人机交互。 2 2.1 手势识别系统 基于深度图像信息的手势识别系统框架如图1所示。深度图像的采集采用非接触测量方式，获取的场景中深度信息不受物体自身的颜色、纹理特征以及背景环境光线强弱的影响。本文选用微软公司的Kinect 进行深度图像的采集，获取 深度信息值，转换到灰度值图像，经过手势区域分割、特征提取、手势识别，转换为手势信息，提供人机交互使用。 图1 面向人机交互的手势识别框架 2.2 手势区域分割 2.2.1 深度图像成像原理 深度图像技术在近年来逐步得到广泛的关注，Kinect 采集640×480像素的深度图像速度可以达到30 f/s ，深度的分辨率在5 mm 左右。本文把Kinect 采集到的场景深度值转换到灰度值空间，实际场景的RGB 图像如图2所示。在深度图像中像素点灰度值的大小对应于场景中点的不同深度值，如图3所示，图像中的灰度值越大，表明该区域距离深度摄像头的距离越近。 图2 场景RGB 图像 图3 深度图像 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61075081)；机器人技术与 系统国家重点实验室课题基金资助项目(SKLRS200802A02) 作者简介：曹雏清(1982－)，男，博士研究生，主研方向：模式识 别，人机交互；李瑞峰，教授、博士生导师；赵立军，讲师 收稿日期：2011-07-11 E-mail ：caochuqing@https://www.360docs.net/doc/5212542113.html,
信息管理专业前沿讲座心得体会
信息管理专业前沿讲座心得体会 这学期学院开设的前沿讲座的课程，很有幸听到了几位老师对于自己在信息管理前沿方面研究的讲座，让我对这些知识有了深入浅出的理解，受益匪浅。由于课时的限制，老师们都从大处着眼，为我们大概介绍了他们的研究方向和内容，同时还简单向我们介绍这些研究将来的实际意义，以及和我们信息管理与信息系统专业的联系。总体来说，也许理论上或逻辑上的专业的知识，我们没有学到多少，但每位老师利用每节不到两个小时的时间，就基本上将一个新的领域在我们的脑海中勾勒了出来，使我们真正了解到与大家的生活有直接联系的知识以及信息管理的直接应用。 现代社会是一个信息高度发达的社会，无论是企业、工厂，还是机关、学校，由于与外界的联系越来越广泛，所获得的信息量也会越来越多。虽然信息系统和信息处理在人类开始时就已存在，但直到电子计算机问世后，随着信息技术的飞跃和现代社会对信息需求的增长，它们才迅速发展起来。近年来，随着管理环境的变化和信息技术的飞速发展，管理信息系统无论是在开发方法上，还是在实现技术上，都发生了很大的改变，如何看待这些变化，进而把握管理信息系统的发展方向及其核心实现技术，是管理信息系统研究人员在新的环境下认识和开发管理信息系统必须要解决的问题。 所以此课程各位老师不仅在学术领域给我们打开了新的窗户，使我们眼前一亮，也为我们介绍他们在工作学习中切身的体会及经验，
提前向我们预警就业道路及工作生涯可能遇到的问题。 刘烨老师，“刘老师为人随和，上课认真，讲课内容丰富，能够调动同学的学习积极性，会在课堂上讲一些信息管理的实际例子来帮助我们理解书，注意理论联系实际。”听她的几节课，我确实感到了这一点，在她的课件中讲授了信息专业的发展前景和所学课程以及生活中的应用的一些专业知识。让我了解到此专业是一门将现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力相结合的学科，我们有掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的知识与能力。而且学习的内容涵盖计算机学科和管理学科的核心课程。管理学科方面有会计学、经济学、管理学、统计学、运筹学；计算机方面有高级语言程序设计、数据结构、数据库、操作系统、计算机网络。老师还让我们深入的了解了此专业的广泛应用和在生活中的实际情况。 王建正老师，使我知道了管理信息系统由信息源、信息处理器、信息用户和信息管理者四大部分组成。软件层次上看，支持管理信息系统各种功能的软件系统或软件模块的系统结构，构成了管理信息系统的软件结构。从硬件层次上看，管理信息系统硬件的物理位置安排、硬件的组成及其连接方式。管理信息系统的发展方向慢慢的向集成化、网络化、智能化发展。基于Internet的管理信息系统形成了网络化趋向：随着信息技术的飞跃发展，现代企业高层的管理决策质量要求越来越高，决策时要考虑的因素越来越复杂，决策的速度要求更快，在这种情况下，智能决策支持系统作为传统DSS与人工智能的结合体能
小学信息技术新常规学习心得体会
小学信息技术新常规学习心 得体会 本学年我校对全体教师进行了各学科的新常规培训，使我受益匪浅，让我深刻的认识到，在二十一世纪的今天，以计算机和网络技术为核心的现代技术正飞速的发展，越来越深刻的改变我们的学习方式。信息的获取、分析、处理、应用的能力将作为现代人最基本的能力和素质的标志，随着素质教育的不断深化，对教师的要求也不断提高，只有教师的素质高，才能培养出高素质的学生，为了适应工作的需要，教师要不断的学习、不断的提高，以适应当今教育形势需要。从小培养学生掌握和应用现代信息技术，是信息社会对人才的基本要求，也是增强综合国力的一个重要组成部分，对于教师而言，运用现代教学技术进行多媒体教学是现代教育的一大趋势。信息技术教育培训给我带来了一次与现代技术接触的机会。 通过学习、交流、听讲座等环节，我感到增长了许多见识，教学思路更灵活了，对自己的教学也有了新的目标和方向：首先在课堂的设计上一定要力求新颖，讲求实效性，不能活动多多而没有实质内容；教师的语言要有亲和力，要和学生站在同一高度，甚至蹲下身来看学生，充分的尊重学生；再者在课堂上，教师只起一个引路的作用，不可以在焦急之中代替学生去解决问题，那样又成了“满堂灌”的形式；教师可以设置问题引导学生，但是不能全靠问
题来牵引学生，让学生跟着老师走，这样便又成了“满堂问”的形式。 我深深的体会到，在教学中，我所设计的课堂教学，应该使学生在使用资源时能学会与他人合作，学会使用与年龄发展相符合的多媒体资源进行学习。能够与他人沟通，开展直接和独立学习，发展个人的爱好和兴趣。从而激发了学生探索求知的欲望，提高了学生的认识程度，学生可以触类旁通地知道很多知识，扩大知识面，使他们增长见识。 与时俱进的信息资源是学生萌发创新思维、创新精神，走向世界的窗口，我们应将传统的课堂教学模式引向电脑多媒体网络信息领域，可利用网络信息丰富、传播及时、读取方便、交互强等特性，促进教育制度的革新，丰富教学形式，提高教育质量。 通过学习我的最大收获是： 1、教育观念的改变 本次培训，最大的收获是使我的教育理念发生了根本的变化。信息技术不但可以在我们的教学中提高学生的兴趣，也使我懂得了网络资源多么的丰富。 2、信息技术是一门新的学科，所以没有现成的教学规律可循，而本次培训就我们教学中出现的问题进行了讨论。通过教师展示，指导，其他学员的探讨，使我学会了如何写信息技术课的教学设计，学到了许多信息技术课的教学方法。而且师生平等，使我更易于理
基于深度图像技术的手势识别方法
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5212542113.html, 基于深度图像技术的手势识别方法 作者：付学娜 来源：《电子技术与软件工程》2015年第04期 所谓手势是指人手或手臂同人手结合而产生的动作或姿势，作为人机交互的一项重要技术，手势识别通过在人手安置相关的硬件设备，并通过硬件设备中的计算模块对人手的位置和速度等信息进行获取，对于识别过程中的定位和跟踪均都具有良好的指导和保障作用。本文通过对手势识别系统与深度图像的成像原理进行阐述，进而结合手势区域分割的相关理论，对基于深度图像技术的手势识别方法展开了深入研究。 【关键词】深度图像技术手势识别圆形轨迹像素值变化点 随着科技的不断发展，基于视觉的手势识别已成为新一代人机交互中的核心技术。在借助相关图像信息的基础上，计算机可以对人手的各种姿态信息以及不同的手势信息尽心准确识别，有效提高了识别的速度与质量。本文以基于深度图像技术的手势识别作为研究对象，通过对手势识别系统及深度图像成像原理进行分析，从手势区域分割以及手势特征提取两方面出发，对深度图像技术下手势识别的方法做出了详细分析。 1 手势识别系统与深度图像成像原理 基于深度图像技术的手势识别系统主要包括了手势、深度图像、手势区域分割、手势特征提取以及手势识别和人机交互等，深度图像以非接触测量的方式对场景中的深度信息进行采集，而所采集的深度信息具有较强的稳定性和可靠性，即不受物体（人手）自身颜色、背景环境和纹理特征等因素的影响。本文以微软的Kinect作为图像采集和获取深度信息的工具，进而对手势识别展开分析。 基于Kinect下的深度图像技术下所采集的640×480深度图像信息的速度可达30f/s，且信息的分辨率维持在5mm左右，在应用方面具有较强的合理性。通过在相关场景采集的场景深度值进行转换，使其转移到灰度值空间，并使深度图像中所有的像素点灰度值大小与实际场景中不同的深度值相对应，进而显示成像。值得注意的是品拍摄区域与深度摄像头之间的距离与图像中的灰度值呈现出明显的负相关关系，即灰度值越大，距离越近。 2 基于深度图像技术的手势识别 2.1 手势区域分割 虽然具有相同深度的像素点，其在深度图像中所具有的灰度值也具有较高的一致性，但由于在每次对人手手势进行拍摄时，人手同深度摄像头间的距离存在差异。因此，无法利用单一的固定阈值对手势区域进行分割，故本文以灰度值直方图作为主要研究方法，进而确定出相关背景及手势区域分割的阈值。由于人手做出相关姿势的区域距离深度摄像头较近，且相对于整
最新信息技术学习心得体会
一年前，当我刚刚走进北大附中的时候，当我第一次参观计算机教室的时候，我还只是对先进完备的设备感到赞叹，而丝毫不了解今后的一年中我将要学习什么，做些什么。在初中的学习中，我对信息技术的了解可谓是少之又少，认为其全部只不过是在电脑上打字和背一些毫无用处的理论，到最后在会考试卷上答一些自己也不明白的字母公式而已。但事实证明我错了，我一次次的走进那上高中前极为陌生的计算机教室，一次次的对着电脑细心剪辑图片，一次次的冥思苦想编辑程序，我感受到了原本以为枯燥的学科，其实是多么的神奇。有趣的教学内容，精彩的教学方式，无不令我印象深刻。 一、个人学习及学习内容的总结 第二学段的时候，我初上这门课，只觉得很麻烦，用简单的幻灯片、Word文档做一些报告、介绍什么的，课上的时间根本不够用，常常要占周六日的时间花几个小时来完成，费时又没有技术含量。但随着课程一点点地推进，我学习到了很多以前不知道的知识与技术，而原本索然无味的电脑操作，也开始慢慢吸引着我。 有一次的作业是搜索引擎报告，除去上课时间我用了整整八个小时才完成。我第一次发现，自认为再熟悉不过的Word文档，原来还有着那么多的功能;几乎天天要使用的搜索引擎，原来还有着那么多的技巧。那次的作业，已经不单单是为了得分了，我利用网上找到的、老师所讲的技巧查找从前没有找到的资料，成功找到时的惊奇、欣喜，令我的所学有了意义。再之后的图片编辑、动画制作，甚至于最后小组合作制成视频，这些都是我从来没接触过的东西。开始做的时候，也曾经抱怨太费事、太难，但当自己也想象不到的照片效果呈现在眼前，一切的辛苦就全都烟消云散了。虽然我的技术运用远不够好，很多地方做的都不够到位，但我对于电脑的使用能力相比以前已经有了很大的提高，已经收获了很多。不单是在技术上，组织能力、合作能力也得到了锻炼，虽然还有不足，虽然相比擅长计算机操作的同学还有很大的差距，可是我已经战胜了过去的自己。 总觉得这一个学段过的尤为得快，九周转眼就要过去了，刚学习编程时的迷茫、头晕脑胀已经不复存在。编程对于学段初的我来说，可谓闻所未闻，课本上图文并茂的讲解只让我觉得复杂深奥，自己设计一个程序，简直是天方夜谭。做前几个作业的时候，由于技术操作的不熟练，不单课上和中午的时间都放在了计算机教室，有时就连放学后也要在学校赶工。虽然是老师讲过的最常见技术，虽然得到的只是最一般的成绩，可是心里依旧有一种满足感。也许程序的设置还很粗糙，也许程序的功能还并不大，但我已经超越了自己，并且在一点点的进步，这就够了。不久前做的程序，由于突然的一个想法，让我开始尝试加入老师没有讲解过的知识，结果一做就是三周。 无数次的.尝试，无数次的失败，我曾经心灰意冷，曾经急得快要流出眼泪，还好，我终是坚持了下来。或许对于有些人来讲那只是一个再简单不过的程序，但在我而言，它是我前进道路上的一个里程碑。思考性、严谨性、创新性，对于编程来说缺一不可，而这也正是我从短短几周的学习中所学到的。所有的知识技能都是有相通点的，我相信通过信息技术课的学习，我所提高的不只是在计算机上的技能，更多的收获，是与其相关的能力对我以后学习生活帮助。 我认为信息技术课的学习内容，基本可以分成三大部分：Word文档及幻灯片的常规使用，图片的编辑及影片制作，程序的设计编辑。而在其中我最感兴趣的内容，就是在第二学段初学习的制作出游计划书了。过去也经常去旅游，但大多是有旅行团安排，并没有自己了解过，更不知道钱具体是花在什么方面的，而那次的学习及实践让我初步了解了出行的计划方式，更锻炼了我的综合运用能力，也使我不禁想按自己的设计去旅游一次。相比其他的学习内容，我认为它更加贴近于生活所需，更能培养我们的能力。 二、对老师及教学的印象感受 每次在知识教学中，因为不是自己动手操作很容易上课的时候听讲不专心，但我却一直
基于图像的绘制技术综述
基于图像的绘制技术综述 摘要： 基于图像的绘制技术（Image-based Rendering，IBR）近年来引起广泛的关注，目前的基于图像的绘制技术（IBR）可以根据他们依赖场景几何信息的程度分为三类：无几何信息的IBR 绘制、部分几何信息的IBR 绘制和全部几何信息的IBR 绘制。通过对三类技术特征及其数学描述的讨论，从中得出结论：在IBR 技术中图像和几何信息的双重应用表明IBR 和传统的基于三维几何的图形学可以统一成一个有机整体。 1 引言 由于基于图像的绘制技术（Image-Based Rendering）在从电影特效（The"Matrix"）到大场景虚拟漫游、远程现实等方面的广泛应用，其发展非常迅速，相继出现了一系列高效的技术方法。和传统的基于模型的绘制相比，基于图像的绘制有如下的优点：图形绘制独立于场景复杂性，仅与所要生成画面的分辨率有关；预先存储的图像(或环境映照) 既可以是计算机合成的，也可以是实际拍摄的画面，两者也可以混合使用；算法对计算资源的要求不高，可以在普通工作站和个人计算机上实现复杂场景的实时显示。 本文把IBR 技术分成无几何信息的绘制、基于部分几何信息的绘制和基于完全几何信息的绘制三类[1]。由于各种绘制技术和方法是相互关联的统一体，而不是完全彼此脱离的，所以分类界限并不是十分的严格，如图1 示。从近几年研究的侧重点和成果显示来看，目前越来越多的研究集中于图像和几何信息之间相结合的方法，这样能使绘制效果更加完美逼真。 2 无几何信息的IBR 绘制 无几何信息的IBR 绘制方法都是基于全光函数及其变形的。早期的全光函数(PlenOptic Function)是由Adelson 和Bergen 命名的，简单的讲它描述了构成场景的所有可能的环境映照（Environment map）。若记录光线的照相机的位置为(Vx,Vy,Vz)，光线的方向为(θ,Ф)，光波波长为λ，光强随时间t 变化，则全光函数可以表示为： P7=P(Vx,Vy,Vz,θ,Ф,λ,t) 在上式中，场景内的所有光线构成了一个全光函数。基于此，IBR 技术可以归结为以离散的样本图。 像重构连续的全光函数的过程，即采样、重建和重采样过程。表1 给出了在各种对视域假定和限制情况下7D 的全光函数被简化为从6D 到2D的各种形式，以及一些文中提到的有代表性表示方法。 2.1 全光模型（PlenOptic Modeling） McMillian 和Bishop 在文献[7]中对全光函数做了简化，假设场景的光波不变，且场景不随时间发生变化，则可以忽略场景的波长λ和时间参数t，全光函数从而简化为5 维函数，即： P5=P(Vx,Vy,Vz,θ,Ф) 这是一个柱面全景图的集合，这种表示在所有五维上都存在大量的冗余，而且方法中没有解决立体对应的问题。有关5D 全光函数其他的应用实例可见文献[2]
图像深度与颜色类型
图像深度与颜色类型 2011-09-07 17:06:44| 分类：图像处理| 标签：|举报|字号大中小订阅四．图像深度与颜色类型< XMLNAMESPACE PREFIX ="O" /> 图像深度是指位图中记录每个像素点所占的位数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。图像的颜色需用三维空间来表示，如RGB颜色空间，而颜色的空间表示法又不是惟一的，所以每个像素点的图像深度的分配还与图像所用的颜色空间有关。以最常用的RGB颜色空间为例，图像深度与颜色的映射关系主要有真彩色、伪彩色和直接色。 （一）真彩色（true-color）：真彩色是指图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的颜色称为真彩色。例如图像深度为24，用R：G：B＝8：8：8来表示颜色，则R、G、B各用8位来表示各自基色分量的强度，每个基色分量的强度等级为28＝256种。图像可容纳224＝16M 种颜色。这样得到的颜色可以反映原图的真实颜色，故称真彩色。 （二）伪彩色（pseudo-color）：伪彩色图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为颜色查找表（CLUT，Color Look-Up Table）中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。这种用查找映射的方法产生的颜色称为伪彩色。用这种方式产生的颜色本身是真的，不过它不一定反映原图的颜色。在VGA显示系统中，调色板就相当于颜色查找表。从16色标准VGA调色板的定义可以看出这种伪彩色的工作方式（表06-03-2）。调色板的代码对应RGB颜色的入口地址，颜色即调色板中RGB混合后对应的颜色。 表06-03-216色标准VGA调色板
信息技术培训心得体会总结
信息技术培训心得体会总结 通过培训学习，使我进一步地掌握了有关现代信息技术的知识, 提高了认识。随着计算机、多媒体、现代通讯网络为代表的信息技术的迅猛发展。下面是小编为大家收集整理的信息技术培训心得体会总结，欢迎大家阅读。 信息技术培训心得体会总结篇1 通过这学期的网上研修学习，使我进一步了解了信息技术这一门科目。在各个工作领域中，每个职业都离不开信息技术。随着计算机、多媒体、现代通讯网络为代表的信息技术的迅猛发展，信息技术已经渗透到了教育领域，在教育领域中引起了一场深刻的变化。信息技术在教育领域的应用，对于转变信息教育观念，促进教育模式，教学内容，教学方法和教学手段的改革，对于推进中、小学实施素质教育，促进基础教育的发展，全面提高教育质量和效益，都具有重要的意义。 教会学生学习，对于知识更新快，实践性强的信息技术课来说，是最佳的教学策略。根据教学实践，我认为信息技术课学法指导应着重这几方面： 培养学生对信息技术的兴趣, 学习的动力主要来自兴趣，有了兴趣学生学习主动性就高，学习效果也就会更好。要激发学生兴趣，首先要了解学生的对信息技术课的期望，在此基础上教师要根据学习内容精心设计好课堂任务，比如在画图软件的学习中，可以展示优秀作品，学生自行设计作品; 在网络应用上，让学生上网体验; 在程序设计上编些小程序解决数学问题等等，这样让学生有成就感，自然就有兴趣学习。 作为教师应提高自身的素质，不断充实自己现在信息技术日新月异，新课程的实施，素质教育的发展及教育信息化的推进，作为信息技术教师，我们自己应该不断充电，不断用新的知识来武装自己从而充分挖掘学生的潜力。教师要给学生一碗水，自己要有一桶水，才能轻松解答学生提出的各种各样的问题，才能不断向学生介绍信息技术发展的最新前沿才能激发学生跃跃欲试的心 理令学生在学习过程中对教师心服口服从而轻松调动学生主动学习的积极性让学生对信息技术的学习成为一种自觉的行为。
第8章基于图像的绘制
第8章基于图像的绘制 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 秦学英 2004年9月
概述 基于图像的绘制，其优势在于计算的绘制量是与像素成正比，而不是与几何模型的顶点数相关。这样，对复杂场景会很有效 8.1 绘制谱 8.2 算法综述 8.3 布告板技术 8.4 透镜眩光和敷霜效果 8.5 粒子系统 8.6 深度精灵 8.7 层次图像缓存 8.8 全屏布告板技术 8.9 天空体 8.10 固定视点效果 8.11 图像处理 8.12 体绘制技术
绘制谱Rendering Spetrum Survey of IBR: 沈向洋 实时绘制的一个重要原则是，尽量多的预计算。比如辐射度。基于物体表示来说，基于图像的绘制，其基本思想是用图像来代替几帧画面中的物体
8.2 算法综述 精灵(Sprite) ：是一个带有透明度的、可在屏幕上任意移动的图像 精灵的连续画面生成的动画 精灵也可用于不同方式生成的billboard 甚至传统的二维应用也开始用三维的精灵于固定视域的游戏
图中，景物的深度排序在一个相当长的时间段中是保持的，因此，赋予每个子图以顺序，由后向前画，便可节省资源。即画家算法。 但是当视点改动或景物移动后，原来的长方形可能映射到一个四边形上，其变形可能越来越严重。这样就要求重新生成图像Sprite。何时映射合重新生成图像是IBR最困难的方面之一。另外，镜面高光和阴影增加了难度。 Talisman architexture [46,752] Sprite Layer
这些层组成的场景，由于texture mapping的便利性，映射和再生成这些层相对来说比绘制这些物体要简单得多。每个层可以独立地管理。具体讨论见[485] 穿插图像需要特别处理[724] 单纯的图像层(image layer)绘制依赖于快速、高画质图像映射、过滤以及合成 其实，IBR也可以与基于多边形绘制相结合 Quick Time VR Lumigraph/Light field rendering[282,490] SkyBoxing: 6个面的全景视图
学习信息技术的心得体会
学习心得：信息技术应用体验教学如同做人，都是一门艺术，要想做得更好，就要不断学习、反思、和总结。理论指导实践，所以要想自己在教学上不断进步和提高，就要不停学习本专业的理论知识，用专业理论知识来指导自己的教学行为。虽然是又一次的学习，但还真有“温故而知新”的感觉，让我在教学方面又有了新的体会和收获。 在教学中我们进行合作探究学习，它有利于集思广益，优势互补。但我认为过于频繁就会适得其反，好钢要用在刀刃上，讨论要在真正需要时候用，讨论问 导，让学生在实践操作中享受探索的乐趣，在实践操作中得到高尚情感的陶冶。探索和体验是个体生命独有的心理过程，没有绝对的对与错，要允许有差异，不要把专家的实践操作体验强加给学生。因此，在讲课的过程中，我总是不断地给学生实践的机会，让他们讲对操作的了解，对结果的理解，对不同问题的见解。活跃的课堂气氛，使学生忘我的投入，在学习的过程中充分体验到了自信感、成就感、快乐感，而师生互动、生生互动的课堂也使得教师的讲课更富有激情与活力。
信息技术的运用，能使许多抽象的数学概念、规律，复杂实际应用反应环境由静态变动态，无声变有声，抽象变具体，不仅能大大增强表现力而且易于提高学生的学习兴趣，对学生学习动机的激发有着极高的价值，从而促使学生更好、更快、更准、更深入地把握教学中的重点和难点。逼真的动画效果、听觉效果与视觉效果相融洽，学生眼耳手脑的全部调动并聚焦于一点，再加上软件的运用交错穿插在学生实验、老师讲解之间，教学效果达到了最佳状态，达到了教学的最优化，使学生对重点知识的理解透彻、掌握准确，印象深刻、记忆牢固。 结构去探究新的教学模式，把信息技术与化学学科整合的切入点融入到教学当中，在教学中我采用了“兴趣—自主学习—创造”的教学模式，即：激发兴趣、自主实践、创造迁移。教学过程要经历“观察”和“思维”两大基本层次，实现学生“掌握知识，发展能力”的教学目标。 利用网络资源的共享优势，最大限度的利用网上信息，进行筛选、整理、提炼为我所用，再结合教学实际，从根本上改变了单纯使用有限的教材、教参备
信息化培训心得体会3篇
信息化培训心得体会3篇 信息化培训心得体会一： 在学校信息化建设和应用发展这样一个新背景下，作为学校领导必须具备信息化领导力基本的信息素养和利用信息化设备组织教学，合理评价教师、学生和学校管理人员的信息技术应用水平及其效果的能力，引领和示范合理高效地使用信息化资源的能力，简言之就是使学校在信息技术方面的投入取得应有的成效的能力。学校领导的信息化领导力，是在信息化环境中，学校领导所体现出的一种综合影响力和领导气质。 教育信息化作为一项系统工程，成功与否受多方面因素的制约。要想加强信息化领导力，推动教育信息化的整体发展，学校应当系统规划、有序行动，对以下方面要有所关注和思考： 第一，要关注课程 教育改革和新课程的挑战。教育信息化的领导力应当体现在全面了解我国基础教育改革与教育信息化的现状，并进而认识到教育信息化与基础教育新课程教学改革是密切相关、互为促进的。信息技术与课程整合，正是新课程背景下的教育信息化实践创新的具体体现。 第二，要关注课堂 创新教学与教学改革。教育信息化的领导力体现在应当了解信息化教学在课堂实现的基本模式，认识到信息技术的有效应用需要以教学方式的改革为基础，认识到高价值的信息技术课堂教学应用要确保体现技术的有效整合。 第三，要关注学生 信息化与学生的全面发展。教育的目的是为了促进每个学生的全面发展。在教育信息化的进程中，创设以学为中心的信息化学习环境，促进学生的全面发展应是教育信息化领导力关注和思考的出发点应该了解如何创造将学校、社区、家庭紧密联合的信息化教育体系;了解如何利用网络技术开展教师、学生、家长多方参与的评价与家庭学校互动：了解实现学生的电子成长记录与全面发