沈阳航空航天大学-计算机学院
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分布式系统工作室简介


作者:欧阳会东     发表时间:2013-12-23 20:15:14

研究室概况:

沈阳航空航天大学计算机学院分布式系统研究室由石祥滨教授于2003年创建。成立至今,一直从事虚拟现实、图像处理、网络游戏和分布式协同工作系统等方面的研究。研究室现共有研究人员30人,其中教授1人、副教授1人、讲师6人、硕士研究生22人。

迄今为止,承担了国家自然科学基金、中国航空工业第一集团公司航空科学基金项目、辽宁省科技厅攻关计划项目、辽宁省博士启动基金项目、沈阳市科学技术局沈阳科学技术计划项目和辽宁省教育教育挺科技项目等科研项目。并与沈阳飞机设计研究所和华为等单位合作开发了多项横向项目。项目组共发表论文60余篇,其中SCI一篇,EI检索多篇,中文核心期刊20多篇。

研究方向:

图形图像处理技术研究方向主要负责研究和探索计算机图形学和图像处理领域的前沿技术及其应用。图形图像处理技术研究方向主要负责研究和探索计算机图形学和图像处理领域的前沿技术及其应用。在图像处理方面,主要对人体姿态估计、人体动作识别,多源图像融合,航拍图像几何校正、拼接、红外行人图像处理以及摄像机的标定和跟踪等问题进行研究。

姿态估计的目的是通过图像或视频推断人体和各部位的状态,包括部位的位置、形状、外观、方向、尺度等。姿态估计涉及到机器学习、模式识别、数据挖掘、认知心理等多个领域学科,可以应用与虚拟现实、智能监控、高级用户接口、姿态检索和行为识别等领域。由于人体姿态的复杂性和图像和视频中环境的复杂性,人体姿态估计问题成为图像处理领域的研究难点。针对人体各个部位的表观,研究人体部件模型,获取更好的部分局部特征。针对人体各个部分之间连接特性,研究人体整体模型,获取身体各个部分之间的联系。人体姿态估计问题转换为获取部分局部特征和各个部分之间的全局联系的问题。

行为理解是对个人行为、个人与外界环境之间的交互行为以及群体中人与人的交互行为的描述、识别和理解。亦可以简单地认为是时变数据的分类问题,即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上,从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态;行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配,判断当前的动作处于哪种行为模型;而高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识,识别复杂行为,实现对事件和场景的理解。

无人机搭载的可见光、红外、雷达等遥感设备由于成像原理不同,针对某一目标的图像上呈现互补特性。通过融合可见光、红外、雷达图像特征,可以有效提高识别的精度。图像融合主要分为特征融合与决策融合两种主要手段。特征融合主要研究如何将多种图像特征融合成一种特征,能够对分类器提供更好的判别,在针对具体应用问题上经常使用;决策融合主要研究针对每一种图像特征所训练的分类器,如何融合这些分类器的输出以提高分类器的性能。常见的方法有加权平均、乘法、DS证据理论、决策模板等。

航拍图像拼接技术将多幅同一场景的图像拼接成全景图。航拍图像分辨率高,图像拼接算法的时空复杂度有较高的要求。针对航拍图像的特点,研究一种适合航拍图像的拼接算法,同时满足精度和效率的要求。在拼接过程中,由于拍摄环境的不稳定,图像会出现较大的变形畸变,利用几何校正技术对待拼接的图像进行预处理,得到没有畸变的图像,为图像拼接提供良好的数据源。

可见光摄像机在恶劣天气或照度较低的条件下获取的图像质量较差,而红外热成像是被动成像,不依赖于外界光照条件,可以全天候工作。所以红外图像在视频监控、航拍图像目标识别等方面都有较好的应用前景。现阶段的主要研究方向是红外视频和图像中的行人目标的检测问题。主要包括复杂背景下的图像分割、人体目标识别等问题。之后还将在现有基础上研究红外图像中其他目标的分类问题,以及红外视频中行人运动识别问题。

网络游戏

针对当前大规模网络游戏开发周期长、成本高等问题,对大规模网络游戏运行平台系统进行研究。主要对网络游戏中的游戏对象管理以及游戏状态分发算法、游戏状态同步算法、网络游戏安全问题、NPC协同运动问题、3D图形引擎的相关技术和P2P覆盖网络架构的相关问题进行研究。其中关于3D图形引擎,主要对场景管理、模型简化、阴影、粒子系统、碰撞检测和分布式远程绘制等技术进行了比较深入的研究。

 



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