针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能

介绍了序列相似性的概念，列举了描述DNA和蛋白质序列相似性的计分矩阵。介绍了序列比较的基本操作—“比对”的概念，以双序列比对为例详细学习了序列整体比对的Needleman-Wunsch算法，序列局部比对的Smith￾Waterman算法。介绍了多序列比对的概念，简要介绍了几种多序列比对的算法，学习了一个常用的多序列比对软件—ClustalW的使用和用途

提出了在计算机辅助测量料堆体积中一种新的体积计算算法,包括:整理原始数据点、求原始数据点的偏导数、建立三角剖分、区域曲面拟合、计算区域体积、计算料堆体积等步骤.在算法的基础上,开发出一个应用系统,并通过试验验证了算法的正确性

针对数字图像的特点,基于有限整数域上的二维置乱变换、仿射变换和整数提升变换,提出了适用于任意大小、任意长宽比图像的三维置乱加密算法.考虑了变换矩阵中部分参数取负整数或小数的可行性,明确给出了参数的具体设置方法.该算法引入实数作为参数,扩展了参数选择范围;置乱像素位置的同时改变像素值,改善了置乱效果,加大了置乱周期,提高了数字图像的安全性

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递归及其实现 递归算法在可计算性理论中占有重要地位,它是算法 设计的有力工具,对于拓展编程思路非常有用。就递 归算法而言并不涉及高深数学知识,只不过初学者要 建立起递归概念不十分容易。 我们先从一个最简单的例子导入

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针对非规则循环应用中存在的一次迭代访问多个间接数组的问题,给出了超图数组的形式化描述,提出了三种基于超图的数据重排算法,即基于超图的非重复编码数据重排算法、基于超图的回溯搜索数据重排算法和基于超图的先划分再回溯数据重排算法,以及两种基于超图的迭代重排算法,即基于超图的非重复编码迭代重排算法和基于超图的回溯搜索迭代重排算法.通过对典型的非规则应用实例——流体力学问题进行实验,表明单独的重排算法提高程序执行速度约25.4%.在最好的数据重排与迭代重排的组合算法下,一级和二级高速缓存的平均命中率分别增加到91.7%和96.5%