CC BY
16Решетневские чтения
хранение информации о студентах и выпускниках; многокритериальный поиск необходимых данных; группировка данных по группам, специальностям, институтам; автоматическое формирование требуемых отчетов и диаграмм.
Автоматизированная система центра трудоустройства студентов и выпускников внедрена в ЦТСВ СибГАУ и успешно применяется в настоящее время. С ее помощью в центре трудоустройства уже провели
учет выпускников 2010 г. Использование данной программной системы позволило сократить временные затраты на ведение рассматриваемого вида учета, повысить производительность труда сотрудников центра, обеспечить своевременное получение отчетной информации о работе каждого студента, группы и курса в целом, и тем самым улучшить качество контроля прохождения практики студентами со стороны Центра трудоустройства СибГАУ.
I. G. Sheenok
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
COMPUTER-AIDED SYSTEM OF THE STUDENTS AND GRADUATES JOB PLACEMENT CENTER OF SIBSAU
The automation of the business processes in the students and graduating students job placement center of SibGAU by special software designing and implementation is discussed.
© meeHOK H. r., 2010
УДК 004.932
Л. С. Якимов
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РУК ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ
ЖЕСТОВ ЧЕЛОВЕКА
Рассмотрены основные антропологические особенности рук человека, которые можно применять в системах распознавания жестов человека для увеличения точности распознавания.
Общая цель распознавания жестов рук заключается в интерпретации выявленных особенностей, смысловой нагрузки текущего расположения рук, позы или сообщаемого жеста [1]. В процессе распознавания используются различные подходы, которые обычно включают в себя временную и пространственную сегментацию, определение областей, принадлежащих цвету кожи человека, а также анализ формы и особенностей.
Наилучший результат при распознавании и интерпретации жестов можно достичь при комбинировании различных методов. Для увеличения точности можно дополнительно учитывать антропологические особенности рук, и в зависимости от них применять те или иные методы распознавания. Основными особенностями являются:
- кончики пальцев. Обнаружение кончиков пальцев осуществляется путем оценки меры кривизны контура области, предположительно являющейся рукой человека. Существенное преимущество заключается в том, что контуры кончиков пальцев могут быть достоверно извлечены независимо от размера области, условий освещенности и других параметров, которые обычно влияют на цвет и визуальные признаки [2];
- размеры рук человека. Принимая во внимание пропорции тела человека, можно достаточно просто отделить руки от торса;
- руки состоят из сочленений и не имеют постоянной формы в отличии, например, от головы, что позволяет решить проблему различения рук от лица, когда лицо появляется в поле зрения камеры.
Могут быть выделены и другие антропологические особенности в зависимости от конкретной задачи распознавания. С учетом описанных особенностей можно построить систему, позволяющую распознавать человеческие жесты с приемлемой точностью при сравнительно небольших вычислительных затратах.
Библиографические ссылки
1. Якимов Л. С. Распознавание жестов на основе компьютерного зрения // Молодежь Сибири - науке России : материалы межрегион. науч.-практ. конф. ; Сиб. ин-т бизнеса, упр. и психологии. Красноярск, 2010. Ч. 3. С. 351-353.
2. Zabulis X., Baltzakis H., Argyros A. A. Vision-based Hand Gesture Recognition for Human Computer Interaction / The Universal Access Handbook. Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 2009. Chap. 34. Р. 1-30.
Информационно-управляющие системы
L. S. Yakimov
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
THE ANTROPOMETRICAL HAND FEATURES FOR HUMAN GESTURES RECOGNITION
The basic anthropological human hand features which may be used to increase the recognition accuracy in gesture recognition systems are considered.
© Якимов Л. С., 2010
УДК 004.94
Д. С. Яковлев
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
МОДЕЛИРОВАНИЕ 3Б-ЛАНДШАФТОВ БОЛЬШОЙ ПЛОЩАДИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ «МЕГАТЕКСТУРА»
Рассмотрены проблемы текстурирования ландшафтов больших размеров. Приведена сравнительная характеристика технологии тайлсетов и перспективной технологии «мегатекстура». Приведен алгоритм работы с технологией «мегатекстура». Результаты работы алгоритма представлены на изображениях, отражающих ландшафт, покрытый различными текстурами.
В современной компьютерной графике не существует альтернативы текстурированию, как простому, малотребовательному к вычислительным ресурсам компьютера способу создания цифровых 3Б-моделей высокой степени реалистичности. Достоинствами классического подхода с использованием тайлов (небольших текстурных фрагментов) являются относительная простота текстурирования и малое количество текстур, соответственно объем данных для обработки не высок. К недостаткам же следует отнести:
- недостаточное количество текстур (тайлов), что вызывает затруднения в получении нужного рисунка, следовательно, возможные комбинации всегда ограничены;
- повторяющийся рисунок на ландшафте;
- геометрические ограничения полигональной сетки, наоборот, необходимо разбить геометрии для формирования тайлсетов с разными тайлами [1].
Дальнейшее развитие текстурирования привело к появлению так называемой мегатекстуры (англ. MegaTexture) - это графическая технология, разработанная Дж. Кармаком, техническим директором компании «Id Software», компании специализирующейся на разработке компьютерных игр. Суть ее состоит в следующем: весь ландшафт покрывается одной большой текстурой вместо множества текстур малого размера, что ускоряет рендеринг больших открытых пространств [2]. Технология мегатекстура обладает следующими особенностями и характеристиками:
- программа сохранена на жестком диске и может при необходимости подгружаться в оперативную память, позволяя создавать большое количество деталей и разновидностей ландшафта, сравнительно мало используя ресурсы оперативной памяти;
- ближайшие к камере пиксели заменяются текстурой высокого качества, содержащей только небольшой участок мегатекстуры;
- последующие пиксели заменяются текстурой меньшего качества с небольшим разрешением;
- самые отдаленные участки покрываются уменьшенной копией всей текстуры [1].
Алгоритм обновления областей с различной детализацией заключается в следующем: при перемещении камеры, а соответственно, и центра обзора, уровни детализации текстуры, которые находятся на определенном, заранее установленном расстоянии от центра, сдвигаются. При смещении центра более, чем на установленное значение, происходит перерасчет текстурных координат и определение области, в которую необходимо загрузить текстуру соответствующую измененному уровню детализации. При этом текстуры, не требующие обновления, не изменяются, что приводит к манипуляции с очень малым объемом данных и, соответственно, не приводит к падению производительности
К достоинствам технологии «мегатекстура» следует отнести следующие факты:
- тайлинг и тайлсеты не используются;
- для формирования конечного рисунка в реальном времени альфа-смешивание разных текстур не производится;
- при рисовании любой части ландшафта не учитываются особенности геометрии;
- реалистическое воссоздание ландшафта;
- изображение геометрии ландшафта как регулярной сеткой, так и сеткой, состоящей из треугольников различного размера;
