54、可变形物体碰撞检测与英语韵律重音自动检测技术

可变形物体碰撞检测与英语韵律重音自动检测技术

可变形物体随机碰撞检测

算法概述

提出了一种使用粒子群优化（PSO）算法的可变形物体随机碰撞检测新方法。该算法通过对模型内的基本体对进行采样，为PSO构建离散二进制搜索空间，用户可借此平衡性能和检测质量。为处理物体空间中模型的变形问题，在每个时间步开始时添加了粒子更新过程，以应对变形在搜索空间中引发的动态环境问题。

优势分析

• 权衡精度与计算时间 ：该方法提供了一种更全面的方式来权衡精度和计算时间。
• 处理时间连贯性 ：粒子群能够处理时间连贯性，并高效搜索大型基本体对搜索空间。
• 性能评估 ：对算法进行了精度和效率评估，发现它可能是可变形模型随机碰撞检测的合理选择。

相关对比

与基于轴向包围盒（AABB）和球体层次结构的先前方法进行了性能比较，结果如图所示（此处虽未展示图，但强调了对比的重要性）。

英语韵律重音自动检测

研究背景与目标

随着英语作为全球交流工具的重要性日益增加，对高质量英语作为第二语言（ESL）教学的需求也在不断增长。自动检测学生语音中的韵律重音模式对于帮助ESL学习者像母语者一样说话的计算机软件至关重要。然而，目前自动重音检测的准确率尚不足以用于商业系统，仍是语音识别领域的一项挑战。本文旨在使用遗传编程（GP）开发一种用于新西兰英语韵律重音自动检测的方法，并与决策树（DT）和支持向量机（SVM）进行