摘 要随着通讯、网络技术和计算机技术的发展，各种形式的数字化信息技术已经逐渐成为现代社会日常生活中不可或缺的一部分。在享受数字化信息技术给日常生产生活带来的便捷和高效时，数据泄漏带来的安全性问题也日益突出。随着个人与社会对信息安全的重视，国家也开始将信息安全列入日程。信息安全技术中最为基础和核心的就是加密技术。本文主要研究的内容有：1、分析AES加密算法的核心思想和本质，深入研究各加密步骤，探究不同的实现方法；2、尝试通过分析各步骤的特性，对其中一些步骤进行拆分重组来减少在加密流程中所需要的计算；3、实现一个基于AES加解密的网络通讯加密插件系统，旨在为基础网络通讯提供必要的加密保护。关键字：AES； 加密； 网络通讯AbstractWhen the Information Technology and Computer Science are developing, various digit

摘 要随着计算机视觉技术迅猛发展，手势识别已经成为当今社会研究的热门技术之一。手势识别的目的是理解人们正在表达的手势，对虚拟技术、人机交互以及手语识别等具有重要意义。本文主要研究在复杂背景下的静态手势识别算法，以期得到更高的识别率。本文详细阐述了手势分割、特征提取及分类识别的理论基础和算法优劣。由于手势分割过程中常常受到类肤色物体和人体其他肤色区域的影响。本文提出一种基于融合深度信息与色彩信息的分割法，定位图像中的手势区域，可以分割出更精确的手势图像。在手势识别中，单一的特征提取算法不足以充分地覆盖手势特征。本文提出一种基于HOG_MBLBP特征融合与SVM分类的手势识别方法，采用MBLBP算子提取手势的纹理信息，经实验验证该算法对光照变化和复杂背景等条件都具有良好的鲁棒性。最后本

摘 要水面无人艇是目前世界各个国家研究人员重点关注的高度智能化的海洋无人装备，在商业开发，科学考察以及军事作战等方面具有广阔的应用前景。航向控制系统是无人艇运动控制系统开发过程中的重要子系统之一，稳定的航向控制也是无人艇完成各项任务使命的最基本前提。由于无人艇的操纵性方程中的模型参数通常不易获得，而航向控制问题研究过程中又需要无人艇的操纵性运动方程作为测试验证的基础，因而本论文开展了基于船舶操纵性参数辨识建模的无人艇航向自动控制研究工作。论文首先介绍了选题的背景和意义，对船舶操纵运动参数辨识和无人艇航向控制的研究现状做了简单介绍。建立了船舶操纵运动坐标系，通过对船舶运动方程的研究，得出了船舶在动坐标系下的水平面运动数学模型，通过船舶弱机动情况下的运动状态，对�

摘 要 本篇毕业设计论文的研究对象是一种带翻边的待加工件，针对这种带翻边件的外形结构、加工材料、需求量的要求，对其进行模具设计，主要目的是得到能够加工出符合要求的待加工件，使其生产质量、生产效率、生产成本都符合预期。 本设计采用的主要研究方法为查阅参考资料和设计手册，经过工艺分析、计算、零件选型、主要零件设计，并利用计算机上的辅助设计软件和图形绘制软件来绘制出相应模具的三维的模型和二维的图纸。对加工中可能出现的各种问题，如翻边回弹、翻边拉毛、翻边拉皱、翻边开裂的现象进行分析，经过验算和校核来避免这些问题的出现。 最终结果为设计出能够加工出符合要求零件的高效、低成本、质量高的级进模，完成级进模的三维模型设计和绘制，并画出相应的全套二维图纸，完成模具的设计说明书。关�

摘 要 在将计算机技术应用在教学领域中的潮流下，多种教学系统相继问世。在教学活动中，考试是一个十分重要的环节。为了实现无纸化考试，降低考试成本，提高考试的效率和质量，试题库系统的建立与完善成为了重要的研究课题。 本文首先阐述了试题库系统的研究背景、意义和国内外研究现状，提出试题库系统不仅可以应用到教学过程中的考试环节，还可以作为学生在线学习的资源。然后详细介绍了本系统应用的相关理论：采用基于洗牌策略的随机抽取法实现自动组卷，结合教师主观印象和学生测试结果对题目难度进行更为合理地评估。最后对系统进行了设计和实施，实现了在线练习，题库管理，在线考试，自动评判等功能。系统根据学生的练习结果，对学生的学习效果进行了分析，方便学生计划下一阶段的学习重点；对考试结果进行了试

摘 要图像是我们每个人了解世界的关键方式。在图像采集、传输、存储的整个过程中，它们会经常受到各种噪声的干扰从而让图像的质量下降。然而图像预处理算法的优劣对后续图像处理效果有直接影响，所以就要求我们从噪声图像中恢复无噪声的原始图像，同时不破坏原本图像中的纹理和边缘等细节信息，从而获得高质量的数字图像。因此，对图像进行去噪处理是十分必要的。本文主要研究了图像去噪问题。图像去噪问题本质上是变分泛函极小化问题，可最终转化为偏微分方程的数值求解问题。由于一般的数值求解算法收敛速度比较慢，本文希望通过多重网格方法来加速数值求解算法，提高图像去噪速度，更好地服务于医学诊断。主要的研究工作和创新点如下：（1）首先，本文研究验证了多重网格理论；通过实验证明多重网格方法适用于求解�

摘 要近些年来，全世界都在进行3D打印技术的研发，并且取得了一定的成就。自从3D打印技术展现出其惊人的创造力以来，我国许多高校例如清华大学、西安交通大学、华中科技大学等等，在3D打印技术研发应用等方面，开始了深入的研究，目前有些应用技术已经达到世界先进水平。 TPU材料（英文名称Thermoplastic polyurethanes，后文统一用TPU代替）的复合应用是近些年来一项新的工艺技术。它可以作为3D打印的原材料进行使用，在3D打印技术的支持下，材料的各项性能将会得到更好的发挥。通过3D打印的形式使该种材料进行FDM成型，可获得介于塑料和橡胶之间有良好的塑性、弹性的结构。利用这种结构的特性完成对精密的电子零件等在运输过程中的缓冲包装设计。基于3D打印技术与良好的TPU材料的结合制造出的缓冲包装衬垫，必然将会表现出优异的性能�

摘 要张氏标定法是现阶段最常用、且效果良好的相机标定方法之一，但这一标定方法的运用有一个前提：必须能提供高精度的特征点像素坐标。对于某些特定拍摄场景下的相机而言，无法提取特征点坐标、得到离焦的图像这一情况是时有发生的。为了找到一种实用、高效、准确度高且在相机离焦的状态下也能够准确标定的方法，现提出一种基于深度神经网络的特征提取方法。在只输入单张图案的情况下，利用深度神经网络输出两张正交的包裹相位图，从而得到特征点坐标。通过输入不同视角下的多张图案，即可得到多组对应的特征点，完成相机标定。神经网络法基于“数据驱动”而非“模型驱动”，这解决了传统方法受限于数学模型准确性的问题。实验及模拟结果表明，该方法简单、有效、鲁棒性好，在图案严重离焦的情况下也能得到理想的标�

摘 要目前，仓库的种类繁多，各式各样的仓库规模也越来越大，在仓库的工作强度也随之加强，对于仓库巡检工作人员的技术要求也在提高，如果有丝毫差错的疏忽，这将会导致各种安全事故的发生。而巡检机器人的出现则使得整个仓库的巡检工作变得更加安全，它不仅可以准确的按照规定的时间和工作要求来完成仓库巡检，还可以在一些高温、寒冷、狭小、高空等巡检人员不方便工作的环境进行巡检，保障巡检工作人员的安全，提高巡检工作的效率。而巡检机器人主要依靠视觉SLAM系统来完成工作。因此，为了防止事故的发生，提出一种可以用于高效率仓库巡检的视觉SLAM系统是必不可少的。本文改进了传统的点线综合特征的SLAM系统，提出了一种基于信息熵的点线特征融合的视觉SLAM系统。论文的主要研究成果如下：首先，基于KinectV1相机提出了�

摘 要手写字符识别应用，能够将人手写字符识别出来，将手写的信息分类对比识别后转换成数字信息。单个手写数字0-9的识别是最基础的一种手写识别，也是目前计算机视觉、深度学习、模式识别等领域中的一个基础研究热点。手写识别的实现与印刷体识别的实现相比具有很大的区别，这是由两者的性质差别所导致的。印刷体因为具有字形规范，印刷统一的特点，不同的打印机、打印环境下的同一字体基本不会有很大的差别，因而印刷能够很容易很准确地识别出来。而手写体的情况则要复杂得多，手写体存在着由书写者习惯不同、书写环境不同、书写工具不同等诸多因素而导致的字形字体无统一规范的问题。因此，我们无法直接用识别印刷体的方法来对手写识别，否则将会出现识别错误甚至无法识别的情况。而基于深度学习的识别方法，能够为�