为了有效使用异构多核架构强大的并行计算能力,根据硬件架构的特点重新组织数据并合理调度任务的执行是非常有必要的.提出一个基于不规则性的并行计算方法,是一个融合数据并行、任务并行、管道并行的多重并行计算方法,特别适合具有动态特征执行行为和不规则数据结构的复杂算法,能够在程序运行时根据存储局部性原则和单指令多数据流（SIMD）操作机制对任务执行进行基于优先级的动态调度和数据管理,能够最大限度地有效使用CPU和GPU的硬件计算资源和存储资源.实验结果表明,该方法能够提高图形并行绘制算法关于动态执行过程和不规则数据结构构造和维护的性能.

为研究文物元素在现代产品设计中的应用,从工业设计出发,提出基于设计符号学的文物元素再造研究方法.分析产品设计中的文化融入,以及文物元素再造现状,提出文物元素的设计符号学解读模型,包括语意、语构、语用和语境4个维度.提出基于设计符号学的文物元素再造内容、方法、流程和关键技术,以浙江省博物馆的典型瓷器为例,初步构建“文化元素再造创意设计系统”；以“定窑划花缠枝莲纹葵瓣口碗”的再造为例进行验证,包括文物元素提取与整理、基于设计符号学的文物元素设计知识库构建以及文物元素再造3个部分,为文化创意产业和文博研究提供参考．

为了实现自主移动机器人完成复杂智能任务,如路径规划和避障等,针对移动机器人在复杂未知环境中精确定位并对周围环境进行致密地形构建问题,提出一种基于双目光束法平差的机器人定位与致密地形拼接算法.利用安装在移动机器人上的立体相机获取图像序列,跟踪前后帧图像序列中的对应特征点,基于双目光束法平差优化(BBA)精确估计机器人位置姿态.对左右相机采集图像对进行立体匹配获取致密三维地形信息,结合定位时获取的旋转平移姿态,实现了地形的构建与拼接.实验结果表明,该算法具有较好的实时性和鲁棒性.

针对非视距(NLOS)对无线传感器网络节点定位的影响,提出一种适用于非视距影响严重的低速自主移动节点的定位方法. 利用自主移动节点的速度和方向2个运动信息实现节点的初步定位,再利用未受非视距影响的信标节点发送的精确坐标与超声波测距信息经过比例运算得到精确的移动节点位置信息.仿真结果表明,该方法能够克服局部的非视距影响,具有定位精度高、计算工作量少等特点,适用于具有运动感知能力和硬件资源有限的低速移动节点定位．

针对基于位置的服务(LBS)中的K-匿名机制以固定的最小匿名度为服务质量（QoS）指标,不能在计算资源允许的条件下为用户提供更高匿名度的问题,提出定义新的QoS指标——匿名结果集势指标R*,用于度量和约束匿名服务和LBS为用户的每次查询所平均消耗的计算资源,在此约束下选择可接受的匿名度. 从理论上分析匿名结果集势与匿名度的估算函数关系,据此构造相应的匿名度调节算法. 模拟实验的结果与上述理论函数关系吻合很好,证明本文的匿名度调节算法能够将匿名结果集势约束在给定值附近,实现了定义的QoS指标.

为了满足智能视频监控的需求,提出一种基于区域光流特征的异常行为检测方法.为了减少光照变化、环境扰动等因素对光流的影响及可靠地提取出运动区域,采用改进的混合高斯模型(MoG)来表示背景像素的变化并自适应更新背景模型,用背景差法从视频序列中提取出运动前景.通过最近邻法对前景进行区域标记,采用Lucas-Kanade方法计算出运动区域内的光流信息.采用基于幅值的加权方向直方图描述行为,计算运动区域内直方图的熵来判断行为的异常.基于不同场景下的视频序列所进行的实验测试结果验证了所提方法的有效性.

介绍文本倾向性分析的基本流程,从主观性文本识别、文本倾向性分析方法、现有系统及评测方法、语料库建设4个方面对现有文本倾向性分析技术进行介绍和概括.综述了文本倾向性分析的3类研究方法：简单统计方法、机器学习方法和细粒度情感相关性分析方法,分析这3类研究方法的特点,从算法复杂性、效率和适用范围等方面比较各自的优缺点.概括现有研究的成就和不足,从基础性问题、具体应用的实现方法2个方面提出研究的前景.

为了提高以人体轮廓为主要特征对人体行为进行识别时的性能,提出一种以头部为基准的人体轮廓模型.采用无需重新初始化的level set方法提取视频序列图像中的人体轮廓,将人体轮廓纵横比最小的帧确定为关键帧.根据欧式距离局部极大原则确定关键帧中轮廓上的人体端点（头、手、脚等）,通过肤色模型确定头部位置并作为轮廓标记的基准点,建立以头部为基准的人体轮廓模型.基于该模型提取特征,采用支持向量机（SVM）对人体行为进行识别.以WEIZMANN数据库为对象的行为识别实验结果验证了该模型和行为识别方法的有效性.