35、学习资源元数据管理与共享及有机农业学习门户的发展

学习资源元数据管理与共享及有机农业学习门户的发展

1. 学习资源元数据管理工具概述

在多媒体开放学习环境中,学习资源的元数据管理与共享至关重要。不同的学习社区有不同的需求,为了支持不同的教育场景和语义互操作性,需要使用学习对象元数据(LOM)标准的应用配置文件(AP)。目前已经有一些相关的软件应用被开发出来,下面为你介绍其中两款知名的工具:
- LomPad :这是一个用于学习对象的元标签工具,支持法语和英语双语。它支持IEEE - LOM标准的三种预定义应用(LOM严格版、SCORM和CANCORE APs)。不过,它是一个Java桌面应用程序,不提供元数据管理和元数据公开的功能,也不支持创建不同的AP。
- ASK - LOMAP v1.0 :这是一个基于Web的工具,用于创建LOM APs和进行元数据创作。虽然它支持创建LOM APs,但不支持为同一元素组合不同的词汇表,也不支持通过其接口使用分类法或本体作为元素值空间。此外,该元数据创作工具不是多语言的,对于某些元素的多重性,即使在相应的AP中有定义,也没有完全通过合适的图形界面来支持。而且,它不提供对存储库内容的搜索/浏览功能,也不支持将元数据公开到联合组织。

与上述方法相比,有一种新的方法提供了一个完整的框架,用于根据不同的AP进行元数据管理和共享,以支持不同的社区,并且可以轻松集成到现有的电子学习系统中。

2. 相关项目及工具应用

有一个与新方法目标相近的项目,是在农业学习存储库中使用符合IEEE LOM的元数据来促进学习对象注释的Web工具,它在Organic.Edunet项目中进行了原型开发。该

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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