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p12、 O 0O 0 p21O 、 11l p310l 、 l 1 P4l 011、 l p5l 0l l l 、

发掘以pp为中心的领域关系网络,为PP,P,,P2,P3。P。,P5分别指定结点编号55,56,57,58,59,60。为了避免重名,借助对 象级别(Object-Level的搜索引擎微软“人立方”¨0’对所有新加 入人物进行身份识别,发现该网络中的58号成员(即P,与核 心人物关系网络的14号成员表示同一人物,经调整编号后,形 成pp的领域关系网络,如图3所示。

图3领域人物pp的关系网络图

领域人物pp在指定时间段内,形成了连接5个人物的关系 网络。所有的关系均为“主客体”类型。pp与56号人物发生了 两次关系,并通过14号与核心人物关系网络连接,处于整体领 域网络中较接近中心的位置,具有一定的网络影响力,反映出人 物真实的领域位置。

4结论

本文从特定领域的行为分析人手,构建领域的行为模型,训 练领域的核心人物集合,生成了领域的关系模型,利用SNA技 术发掘领域内特定人物的关系网络。以“行政官员活动领域” 为例,阐述了该方法的应用过程和特点。实验结果表明,某官员 的领域关系网络反映了其真实的领域位置和作用,该方法是有 效和准确的。

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万 方数据

一种基于笔刷的非真实感绘制算法的研究 作者:桂斌 , 何广明 , Gui Bin, He Guangming

作者单位:桂斌,Gui Bin(江苏淮阴师范学院信息传播与技术系,江苏,淮安,223001 , 何广明,He Guangming(江苏淮阴师范学院电子电气工程系,江苏,淮安,223001 刊名:计算机应用与软件

英文刊名:COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE年,卷(期:2009,26(10被引用次数:

1次

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1.学位论文 桂斌 基于笔刷的非真实感绘制的研究 2008

非真实感绘制是当前计算机图形学领域的研究热点之一,本文在研究基于笔刷的非真实感绘制的经典算法的基础上,研究了颜色传输、基于笔刷的 多重自适应非真实感绘制、铅笔画风格化绘制等相关算法。 本文具体工作主要包括:

(1研究了基于笔刷的非真实感绘制(SBR的原理,详细介绍了SBR的优化算法和贪婪算法。

(2研究了颜色传输算法,首先将源图像和目标图像从RGB空间转换到eαβ空间,运用全局采样保持颜色基调和局部采样保持纹理的方法,对颜色样 本图像和目标图像的每个像素的eαβp值进行传输,合成新的eαβ值,然后把这个新的eαβ值通过逆变换转变成RGB值,从而产生我们需要的新的结果 图像。

(3研究了基于笔刷的多重自适应非真实感绘制算法,主要思想是模拟画家的创作过程,在同一张画布上运用图像梯度信息来控制笔刷的走向,按照 笔刷尺寸由大到小的顺序进行逐层绘制,算法中可通过设计不同的笔刷形状和参数形成不同的艺术风格。