针对在其他肤色和重叠物干扰下手势分割出现偏差的问题,提出深度数据和骨骼追踪实现准确手势分割。结合凸缺陷的最小外接圆、平均值、最大内切圆三种不同的掌心提取方法来提高不同手势下掌心和掌心区域半径的精确度,通过提取出指尖弧并结合凸包来得到拟指尖集,再通过3步过滤来得到准确的指尖。实验中对6种手势进行了4种变换情况下的检验,其中翻转、平行、重叠的识别率都高于90%,倾斜和偏转分别超过70°、60°时准确度明显下降。实验结果表明了该方法在多种真实手势场景下具有较高的准确率。

在固定结构的需求下,并行计算无法通过规模扩展提升其计算性能。针对此类并行计算可扩展问题,分析影响可扩展性的并行任务因素及体系结构因素,采用带权图对并行任务及体系结构进行建模,并提出一种关键路径不变的可扩展方法,其核心思想是固定图结构,仅合理地调整图节点权值和边权值。通过进一步推导,得出一些关于新扩展方法的性质结论。应用网格计算模拟工具SimGrid开展的实验结果表明,所提出的扩展方法能有效解决此类扩展问题,且保持速度效率不变。

针对固定结构下并行计算无法通过规模扩展提升计算性能的问题,提出了一种成比例调整图权的并行计算扩展方法。该方法首先分析影响可扩展性的并行任务因素及体系结构因素;然后采用带权图对并行任务及体系结构进行建模;最后,对并行计算图模型中顶点和边的权值进行调整,实现并行计算的扩展。针对并行任务与体系结构是否具有相同的拓扑结构进行了两组实验,结果显示扩展前后的速度效率不变或近似相等。在上述两组实验的基础上,固定并行任务的算法结构及硬件系统的体系结构,仅调整性能参数,从特定的初始状态开始,以相同的比例作连续多次扩展,结果显示随着并行任务的连续扩展,体系结构资源被充分利用,速度效率逐渐提高,但并行任务扩展至一定程度后,速度效率提高缓慢;而如果并行任务及体系结构按一定的比例一同扩展,并行计算的速度效率近似不变。