DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 2 + 1维变系数BK方程的精确解 为了方便求解，对(1.1)作变换 v = u y (3.1) 将(3.1)代入(1.1)可以将(1.1)化为 u y t + α ( t ) [ 2 ( u u x ) y + u x x y ] = 0 (3.2) 根据齐次平衡法，(3.2)有如下形式的解 u = f + g ϕ ( q ) + h ϕ − 1 ( q ) (3.3) 其中f，g，h，q是关于 ( x ， y ， t ) 的任意函数。将(3.3)、(2.3)代入(3.2)，合并 ϕ i 的同次幂，并取 ϕ i 的系数为零，得到一个关于f，g，h，q的偏微分方程组，求解得 f = − α ( t ) q x x + q t 2 q x α ( t ) ， g = − q x ， h = q x σ (3.4) 在求解上述偏微分方程组的过程中，通过将(3.4)代入方程组约化发现，约化后关于q的方程组有一个特解 q ( x ， y ， t ) = χ ( x ， t ) + φ ( y ) (3.5) 将(2.4)、(3.4)、(3.5)代入(3.3)并结合(3.1)得到2 + 1维变系数Broer-Kaup方程的精确解 情形1 当 σ < 0 时 u 1 = − α ( t ) χ x x + χ t 2 χ x α ( t ) + χ x ⋅ − σ tanh ( − σ ( χ + φ ) ) − χ x σ ⋅ ( − σ tanh ( − σ ( χ + φ ) ) ) − 1 (3.6) v 1 = − χ x σ φ ′ ( sech 2 ( − σ ( χ + φ ) ) − sech 2 ( − σ ( χ + φ ) ) tanh 2 ( − σ ( χ + φ ) ) ) (3.7) u 2 = − α ( t ) χ x x + χ t 2 χ x α ( t ) + χ x ⋅ − σ ⋅ coth ( − σ ( χ + φ ) ) − χ x σ ⋅ ( − σ ⋅ coth ( − σ ( χ + φ ) ) ) − 1 (3.8) v 2 = χ x σ φ ′ ( csch 2 ( − σ ( χ + φ ) ) − csch 2 ( − σ ( χ + φ ) ) coth 2 ( − σ ( χ + φ ) ) ) (3.9) 情形2 当 σ > 0 时 u 3 = − α ( t ) χ x x + χ t 2 χ x α ( t ) − χ x ⋅ σ tan ( σ ( χ + φ ) ) + χ x σ ⋅ ( σ tan ( σ ( χ + φ ) ) ) − 1 (3.10) v 3 = − χ x σ φ ′ ( sec 2 ( σ ( χ + φ ) ) + sec 2 ( σ ( χ + φ ) ) tan 2 ( σ ( χ + φ ) ) ) (3.11) u 4 = − α ( t ) χ x x + χ t 2 χ x α ( t ) + χ x ⋅ σ cot ( σ ( χ + φ ) ) − χ x σ ⋅ ( σ cot ( σ ( χ + φ ) ) ) − 1 (3.12) v 4 = − χ x σ φ ′ ( csc 2 ( σ ( χ + φ ) ) + csc 2 ( σ ( χ + φ ) ) cot 2 ( σ ( χ + φ ) ) ) (3.13) 情形3 σ = 0 时 u 5 = − α ( t ) χ x x + χ t 2 χ x α ( t ) + χ x ⋅ 1 χ + φ − χ x σ ⋅ ( χ + φ ) (3.14) v 5 = − χ x ⋅ φ ′ ( χ + φ ) 2 − χ x σ ⋅ φ ′ (3.15) 以上的 χ = χ ( x ， y ， t ) ， φ = φ ( y ) 。
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user: 4. 局域激发与分形结构 选取一种简单的情形 χ ( x ， t ) = − x 2 + t 2 ， φ ( y ) = − y 2 (3.16) 将(3.16)代入(3.7)，取 σ = 1 ， t = 4 ，可以得到环孤子，如图1，将(3.16)代入(3.6)，取 σ = 1 ， α ( t ) = 1 ， t = 0 可以得到2dromin解，如图2，在图2的基础上，依次选取 x ∈ [ − 1 × 10 − 6 ， 1 × 10 − 6 ] ， y ∈ [ − 1 × 10 − 6 ， 1 × 10 − 6 ] 得到图3， x ∈ [ − 1 × 10 − 9 ， 1 × 10 − 9 ] ， y ∈ [ − 1 × 10 − 9 ， 1 × 10 − 9 ] 得到图4。可以发现，无论怎么缩小，图2依旧保持规则的分形结构。 图1. 取 t = 4 ， σ = 1 时得到的环状孤子结构 图2. 取 t = 0 ， σ = 1 时得到的亮暗domion 图3. 图2取 x ， y ∈ [ − 1 × 10 − 6 ， 1 × 10 − 6 ] 图4. 图2取 x ， y ∈ [ − 1 × 10 − 9 ， 1 × 10 − 9 ]
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user: 5. 结论 本文用拓展的Riccati映射法求解了2 + 1维变系数Broer-Kaup方程，得到了5组含有任意函数的精确解，通过对任意函数的选取，可以得到丰富的局域结构，给出了一个简单的选取示例，得到了环孤子结构和一种分形结构。拓展的Riccati映射法还可以用来求解其他的非线性偏微分方程。
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user: 摘要 本文主要研究了以下具有Dirichlet边界条件的椭圆方程在 B R ( 0 ) 中正径向对称解的存在性： − d i v ( | x | − 2 a ∇ u ) = μ u | x | 2 ( 1 + a ) + u 2 ∗ ( a ， s ) − 1 − ε | x | s ， u > 0 。其中 0 ≤ a < μ ¯ ， μ ¯ = ( N − 2 2 ) 2 ， 2 ∗ ( a ， s ) = 2 ( N − s ) N − 2 ( 1 + a ) ， 2 N a N − 2 ≤ s < 2 ( 1 + a ) ， 0 < ε < 2 ∗ ( a ， s ) − 1 ， 0 ≤ μ < ( μ ¯ − a ) 2 且 2 ∗ ( a ， s ) 是临界指数。我们主要利用山路引理、Moser迭代和比较原理证明该方程正径向对称解的存在性。
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user: 1. 引言 本文主要研究了以下具有Dirichlet边界的椭圆方程： { − d i v ( | x | − 2 a ∇ u ) = μ u | x | 2 ( 1 + a ) + u 2 * ( a ， s ) − 1 − ε | x | s ， u > 0 ， x ∈ Ω ， u = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， (1.1) 其中 Ω 是 ℝ N ( N ≥ 3 ) 中的球 B R ( 0 ) ，且 0 ≤ a < μ ¯ ， μ ¯ = ( N − 2 2 ) 2 ， 2 * ( a ， s ) = 2 ( N − s ) N − 2 ( 1 + a ) ， 2 N a N − 2 ≤ s < 2 ( 1 + a ) ， 0 < ε < 2 * ( a ， s ) − 1 ， 0 ≤ μ < ( μ ¯ − a ) 2 。 (1.1)是具有加权Hardy位势的半线性椭圆方程，它属于非线性微分方程。而非线性微分方程是非线性科学的主要研究方向，它在微分几何、数学物理、生态学、经济学和工程技术中都有广泛而深入的研究，而椭圆方程便是实际问题中常见的非线性微分方程，如热力学中的气体燃烧理论 [ 1 ]、几何中的Yamabe问题 [ 2 ]、人口动力系统 [ 3 ]、调和分析中的Hardy-Littlewood-Sobolev不等式 [ 4 ] 等。 Cao和Peng在 [ 5 ] 中利用Moser迭代和比较原理证明了下面方程径向对称解的存在性： { − Δ u = μ u | x | 2 + u 2 * − 1 − ε ， u > 0 ， x ∈ Ω ， u = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， 其中， 0 ≤ μ < μ ¯ = ( N − 2 2 ) 2 ， 2 * = 2 N N − 2 。 受到文献 [ 5 ] 启发，本文研究了问题(1.1)，主要结论如下： 定理1.1：假设 2 * ( a ， s ) = 2 ( N − s ) N − 2 ( 1 + a ) 和 2 N a N − 2 ≤ s < 2 ( 1 + a ) ，则问题(1.1)有径向对称正解。
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user: 2. 预备知识 问题(1.1)对应能量泛函为 E : H 0 1 ( Ω ， | x | − 2 a ) → ℝ ，其中 E ( u ) = 1 2 ( ∫ Ω | x | − 2 a | ∇ u | 2 − μ u 2 | x | 2 ( 1 + a ) ) − 1 2 * ( a ， s ) − ε ∫ Ω | x | − s | u | 2 * ( a ， s ) − ε ， ∀ u ∈ H 0 1 ( Ω ， | x | − 2 a ) ， 显然， E ( u ) 的临界点就是(1.1)的解。在 H 0 1 ( Ω ， | x | − 2 a ) 上定义范数： ‖ u ‖ ≜ ( ∫ Ω | x | − 2 a | ∇ u | 2 − μ u 2 | x | 2 ( 1 + a ) ) 1 2 . 下面给出本文需要的几个基本引理。 引理2.1： [ 6 ] 假设 2 N a N − 2 ≤ s < 2 ( 1 + a ) ， 2 ≤ q ≤ 2 * ( a ， s ) 和 0 ≤ μ < ( μ ¯ − a ) 2 ，有 (1) 加权Hardy不等式 ∫ Ω u 2 | x | 2 ( 1 + a ) ≤ 1 ( μ ¯ − a ) 2 ∫ Ω | ∇ u | 2 | x | 2 a ， ∀ u ∈ H 0 1 ( Ω ， | x | − 2 a ) ； (2) 加权Sobolev-Hardy不等式存在一个常数 C > 0 ，使得 ( ∫ Ω u q | x | s ) 1 / q ≤ C ‖ u ‖ ， ∀ u ∈ H 0 1 ( Ω ， | x | − 2 a ) ； (3) 对于 q < 2 * ( a ， s ) ，从 H 0 1 ( Ω ， | x | − 2 a ) 到 L q ( Ω ) 的映射 u → | x | − q s u 是紧的。 引理2.2：(Caffarelli-Kohn-Nirenberg不等式) [ 7 ] 对所有 u ∈ C 0 ∞ ( ℝ N ) ，有 ( ∫ ℝ N | x | − b q | u | q ) p / q ≤ C a ， b ∫ ℝ N | x | − a p | D u | p ， 其中当 n > p 时， − ∞ < a < n − p p ， 0 ≤ b − a ≤ 1 ， q = n p n − p + p ( b − a ) ； 当 n ≤ p 时， − ∞ < a < n − p p ， p − n p < b − a ≤ 1 ， q = n p n − p + p ( b − a ) 。 引理2.3： [ 8 ] 假设V是自反Banach空间且具有范数 ‖   ⋅   ‖ ，设 M ⊂ V 是V的弱闭子集。设 E : M → ℝ ∪ { + ∞ } 是强制的且在M上关于V序列弱下半连续，即假设满足以下条件： (1) (强制性)当 ‖ u ‖ → ∞ 时， E ( u ) → ∞ ，其中 u ∈ M ； (2) (序列弱下半连续性)对任意 u ∈ M 存在M中的序列 { u m } ，在V上 u m ⇀ u 使得 E ( u ) ≤ lim inf m → ∞ E ( u m ) ； 那么E在M上下有界且在M上达到其最小值。 引理2.4： [ 6 ] 令 u ∈ C 2 ( B R \ { 0 } ) ∩ C 1 ( B R ¯ \ { 0 } ) 且u满足 { ∂ i ( | x | β ∂ i u ) + K | x | α u q = 0 ，         x ∈ B R \ { 0 } ， u > 0 ， x ∈ B R \ { 0 } ， u = 0 ， x ∈ ∂ B R \ { 0 } ， 其中K是正常数。那么当 q ≥ 1 ， β ( 1 2 β + N − 2 ) ≤ 0 和 1 2 β ≥ α q 时，在 B R \ { 0 } 中u是径向对称的。
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user: 摘要 基于使用二维精密转台和平行光管来标定相机的复杂性，提出了一种基于人脸关键点检测的相机标定方法，这种方法只需要对几张带有相同人脸的图片进行图像处理，识别出人脸的关键点，利用人脸关键点的坐标计算出二维射影变换矩阵，就可以得到相机的内方位元素和外方位元素。这种方法操作简单、速度快，容易由实验室内推到室外。由实验可知，相较于张正友的相机标定方法，该方法用人脸的图像作为标定模板进行标定，能达到更高的精度，验证了实验方法的简便性和有效性。
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user: 1. 引言 计算机视觉研究的目的是为了让计算机通过二维图像来认知三维世界，从此过程中获得信息应用于物体识别或三维重建等研究领域。而相机便是二维图像与三维空间之间的一种映射模型，所以相机标定方法的研究作为计算机视觉的先决条件显得十分重要。 相机标定是机器视觉、摄影测量和计算机视觉等应用的核心步骤，它在机器人、导航系统和航空系统等领域中都具有重要的意义，相关文献中提出了众多不同相机标定的方法，但每种方法都有它适用的应用场景，每种方法都有它的优缺点 [ 1 ]。随着计算机视觉的不断发展，快速、简捷且具有一定精度的相机标定算法正在深入的研究中。相机标定方法可根据不同的分类标准进行分类，例如把划分的标准定为标定物种类的话，相机标定方法可分为平面标定和立体标定；例如把划分的标准定为成像模型的话，可分为线性标定和非线性标定；若把划分标准定为标定方式，可分为传统相机标定、基于主动视觉的相机标定和相机自标定方法 [ 2 ]。在对视觉系统的精度有较高要求的场景，通常需要借助几何尺寸已知的标定模板完成相机的标定过程 [ 3 ] - [ 9 ]。其中较为经典的Z. Zhang [ 10 ] 的标定方法便借助一个标准的棋盘格，假设标定所用的平面网格模板在世界坐标系中 Z = 0 平面上，使用相机从各个角度拍摄这副棋盘格，提取图像中棋盘格的角点，最后通过角点的坐标以及世界坐标系下角点坐标的映射关系，计算出相机的内外参数，从而完成相机标定。 本文受Z. Zhang [ 10 ] 的标定方法的启发，结合相机传统标定方法和自标定方法的优势，目的在于测试用人脸关键点作为标定对象的可能性，通过对采集到的随机人脸图像进行基本的图像预处理，采用人脸关键点检测框架提取人脸关键点作为特征点，根据特征点的坐标信息和其对应的三维空间面点，计算单应性矩阵来标定相机，得到相机的内方位元素，同样通过检测图像中的人脸关键点来计算相机的外方位元素，这种方法有效地提高了相机标定结果的精度。
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user: 2. 人脸关键点检测 人脸面部包含许多的有用关键点信息，关键点的检测可用于人脸姿态识别与矫正等应用场景 [ 11 ]，人脸关键点的检测是人脸识别和分析领域中基础且非常关键的一环，是人脸识别、三维人脸重建、表情分析等人脸相关研究的突破口。这一步的目的是为了实现人脸关键点的检测并得到其坐标信息，为后续的相机标定做好准备工作。使用Dlib模块来检测图像中的人脸，自动检测出图像中的人脸，实现68个人脸关键点的高精度定位。在此模块中，随机输入一张经过图像预处理的人脸图像，将其作为标定对象，通过Dlib库中自带的人脸检测器和关键点特征提取器来检测人脸框的四个角点和68个人脸关键点的坐标，然后对相机进行标定。 预处理是人脸识别和关键点检测过程的一个重要环节，在采集图像时，由于拍摄环境、光照程度以及成像设备的特性等因素，会存在有噪声、对比度不够等缺点，为了保证人脸图像的质量，在视觉上更加清晰，更利于计算机的处理和识别，须对图像进行预处理操作。本文实验的预处理主要包括人脸图像的灰度矫正、噪声过滤和归一化操作。灰度矫正采用了直方图均衡方法逐点改变图像的灰度值，使得各个灰度级的像素点数量相等，使直方图平衡化；噪声过滤使用了非线性的中值滤波器去除噪声，在一定程度上可以保持人脸轮廓的边缘性，不会有显著的模糊产生；归一化操作通过几何归一化来保证人脸尺度的一致性，再通过灰度归一化来减弱由不同光照强度和方向下引起的图像信号变化， Dlib是一个开源的机器学习库，包含了许多的机器学习的算法和工具，可广泛适用于很多场景，目前Dlib已经广泛应用在机器人、嵌入式计算环境等各个领域，它实现了文献 [ 12 ] 中的算法，Dlib库的人脸检测标记算法十分准确。它的核心原理是先检测到人脸，需要用大小位置不同的窗口在图像中滑动，判断窗口中是否存在人脸，使用图像HOG (Historgram of Oriented Gradient)特征来表示人脸，HOG特征是一种在图像局部方格单元上操作的纹理特征，本质为梯度的信息统计，它在图像几何和光学形变上具有很好的不变性，特别适合应用于图像中的人体检测。最后结合支持向量机 [ 13 ] (Support Vector Machine)的方法实现人脸检测的功能，得到人脸检测框的四个角点的坐标信息。然后进入人脸识别阶段，通过适用于人脸的深度残差网络 [ 14 ] (Residual Network)提取人脸特征向量，得到嘴角、眼睛边等人脸各部位点的坐标信息，即实现了如图1所示的68个特征点的检测。 图1. 人脸关键点编号 在本文的实验中，这一步骤的目的不是构建网络结构，而是获得人脸关键点的特征信息，为后续的标定工作做准备，所以直接使用Dlib库中提供的人脸检测方法，对带有人脸的图像进行滑动扫描，提取HOG特征，并用深度残差网络实现人脸关键点检测。如果检测到人脸，则将其标定出来，并自动标出人脸上眼睛鼻子嘴巴和脸轮廓等标志性特征位置。人脸关键点检测的主要内容包含人脸检测和68个关键点的标定，流程主要为图2所示。 图2. 人脸关键点检测流程图
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user: 3. 相机标定法 3.1. 求解单应性矩阵 在相机的成像模型中，所用到的四个坐标系分别是图像像素坐标系、图像成像坐标系、相机坐标系和世界坐标系。相机标定的过程一般是从世界坐标系转换为相机坐标系，再从相机坐标系转换为图像像素坐标系，由于图像像素坐标系不利于坐标转换，需要建立图像成像坐标系。假设在三维空间中有一点P的世界坐标系的齐次坐标是 [ X w ， Y w ， Z w ] T ，它投影到二维图像中对应点的像素坐标为 ( u ， v ) ，这四个坐标系之间的转换即从世界坐标系到图像坐标系的坐标映射关系为 Z w [ u v 1 ] = [ f x 0 u 0 0 0 f y v 0 0 0 0 1 0 ] [ R T 0 T 1 ] [ X w Y w Z w 1 ] (1) 其中 f x ， f y 分别为像素单位的X轴和Y轴方向上的焦距，一般情况下二者相等或近似， ( u 0 ， v 0 ) 为图像的主点坐标，R和t分别是相机拍摄图像时的旋转矩阵和平移向量，也就是外方位元素。 而我们将人脸作为二维平面对象，在相机模型下，对于二维平面表面，三维到二维的投影关系可以简化为二维到二维的转换，因此，假设包含此二维平面的相机模型平面在世界坐标系的 Z = 0 上，在这样的假设下，一张人脸上的三维点就变成了一个二维平面点，利用单应性变换，可以将这个二维平面点投影到二维图像平面中，投影关系为： s [ u v 1 ] = [ h 11 h 12 h 13 h 21 h 22 h 23 h 31 h 32 h 33 ] [ X Y 1 ] (2) 其中 s = Z w 是比例因子，H是需要求解的3 × 3的单应性矩阵，可以推算为： H = [ h 11 h 12 h 13 h 21 h 22 h 23 h 31 h 32 h 33 ] = [ f x 0 u 0 0 f y v 0 0 0 1 ] [ R T 0 T 1 ] = K [ R t ] (3) 由公式(3)可以看出单应性矩阵H同时包含相机的内方位元素和外方位元素，即K是需要求解的内方位元素矩阵： K = [ f x 0 u 0 0 f y v 0 0 0 1 ] (4) 而 [ R ， t ] 称为相机的外方位元素矩阵， [ R t ] = [ r 11 r 12 t x r 21 r 22 t y r 31 r 32 t z ] (5) 最后通过公式(4)和公式(5)的换算可以得到公式(2)： s [ u v 1 ] = [ f x 0 u 0 0 f y v 0 0 0 1 ] [ r 11 r 12 t x r 21 r 22 t y r 31 r 32 t z ] [ X Y 1 ] (6) 为了标定出相机的内外方位元素，首先根据人脸关键点检测出的特征点的坐标信息结合公式(2)计算出单应性矩阵H，然后根据公式(3)计算出所需的内方位元素矩阵和外方位元素矩阵，从而完成相机标定。一般在计算单应性矩阵的过程中只需要四个对应点的坐标信息，由于我们运用的人脸关键点检测算法最多能够检测到人脸的68个关键点，完全满足了求解单应性矩阵的条件。 3.2. 计算相机内外方位元素 在此方法中，假设不存在旋转和平移的情况，那么相机的内方位元素矩阵K就是前面求解的单应性矩阵H： H = [ f x 0 0 0 f y 0 0 0 1 ] [ 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] (7) 即 H = K ，在得到相机的内方位元素矩阵后，矩阵中求解到的焦距是一个理想焦距，并不是相机镜头的实际焦距值，需要利用相机的像元大小来计算相机的焦距(以毫米为单位)，而像元大小是指一个像素在X和Y方向上所代表的实际大小，因此需要通过公式(8)求解最后的焦距值。 f ( mm ) = focal ( pixels ) phase ( pixels mm ) (8) 最后通过得到的内方位元素矩阵和公式(6)计算相机的外方位元素： [ h 1 h 2 h 3 ] = λ K [ r 1 r 2 t ] (9) λ = 1 ‖ h 1 K − 1 ‖ (10) 其中 λ 是由比例因子s来定义的，旋转矩阵 R = [ r 1 r 2 r 3 ] 的计算公式为： r 1 = λ h 1 K − 1 r 2 = λ h 2 K − 1 r 3 = r 1 × r 2 平移向量t的计算公式为： t = λ h 3 K − 1 (14) 至此，相机的内方位元素和外方位元素都求解出来了。最后用重投影法作为对标定结果进行评估的方法，它可以有效的反映出相机标定参数的精度及相机标定算法的好坏。用标定出来的结果计算每个角点在反方向上投影所得的像点坐标，再与实际检测到的像点坐标作差，得到总平均误差 [ 15 ]。重投影法公式为： Q = K | Y w | − | y | (15) S = S 2 = Q T Q = ‖ Q ‖ (16) S = 1 N ∑ i = 1 N S i (17) Q表示重投影点坐标和实际检测的角点坐标的向量差，S代表这两个点的标量距离。若在一幅图像中检测到多个角点时，便对每个角点都进行重投影，分别求得标量距离S i ，再进行均值处理，即可获得一幅图像的平均误差来评价标定结果，平均重投影误差越接近零，则表示相机标定的精度越高。
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user: 4. 标定结果与分析 实验的目的是为了验证使用人脸的关键点作为特征点进行相机标定这一想法的可行性，将提出的方法的实验结果与Z. Zhang [ 10 ] 的棋盘格图作为二维标定对象的标定方法进行了比较。本文所使用的数据集是通过自制CMOS相机采集的，图像采集可在室外或室内的可控环境中进行，我们为三个不同的对象采集一组(8到12张)人脸图像，在光线均匀明亮的环境中，分别从不同的高度和距离对人脸进行平行没有旋转的拍摄，拍摄的.bmp图片都具有固定的图像分辨率和焦距。图片经过灰度矫正、噪声过滤及归一化等图像预处理方法后，添加到本文标定程序文件夹下，分别检测获得人脸框的四个角点和68个人脸关键点的坐标信息，通过这两种方式来标定相机，如图3所示，对每个标定对象分别进行实验，完成相机标定。得到图像的像素平均误差如表1所示。 图3. 人脸实验图像 Table 1 The average pixel error of camera calibration result 方法 Face1 Face2 Face3 Face4 Face5 Face6 Face7 Face8 Face9 Face10 总平均误差 本文算法 (人脸框的四角点) 0.40618 0.30457 0.43228 0.27483 0.33168 0.50103 0.39164 0.43795 0.29611 0.37158 0.3748 本文算法 (人脸关键点) 0.13936 0.12598 0.20201 0.09161 0.09368 0.20512 0.10764 0.19346 0.09583 0. 98374 0.1353 Image1 Image2 Image3 Image4 Image5 Image6 Image7 Image8 Imge9 Image10 文献 [ 10 ] 算法 0.91 0.86 1.00 0.34 0.64 1.04 0.82 0.95 0.70 0.76 0.802 表1. 相机标定结果的图像像素平均误差 分别表示两种不同标定方法与张氏标定法实验结果的图像像素误差，通过实验结果可得，将人脸图像作为标定模板，检测得到人脸框的四个角点的坐标信息，对CMOS相进行相机标定，平均重投影误差约为 S = 0.3746 ；在使用同一组人脸图像的情况下，检测得到68个人脸关键点的坐标信息对相机进行标定，平均重投影误差为 S = 0.1430 。由此可见，关键点越多并且均匀分布在图像中的时候，标定精度更高。而在相同的条件下，在不同的相对位置拍摄三组统一棋盘格标定模板图片，如图4，通过Bouguet [ 16 ] 参照Z. Zhang [ 10 ] 标定法编写的Matlab相机标定工具箱，完成张正友标定法，作为对比实验。所得的标定结果如图5所示。 图4. 部分棋盘格图像实验图像 图5. Matlab标定工具箱的像素平均误差直方图 总体图像像素平均误差 S = 0.81 。张氏标定法是介于传统相机标定方法和相机自标定方法之间的一种经典方法，可以作为正确性的比较标准，由对比实验结果可知，本文提出的相机标定算法取得的标定精度优于张氏标定法，误差较小，标定精度更高，且标定过程较简便，只需要一组带有人脸的图像即可进行相机标定，成功验证了使用人脸图像中的人脸关键点标定相机方法的可行性。相较于二维精密转台和平行光管的光学实验室标定方法更加简便快捷。
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user: 5. 结束语 本文的研究方法基于Z. Zhang [ 10 ] 的标定方法，并结合了传统相机标定方法和自标定方法的优势，提出了一个新的标定方法，使用人脸关键点来标定相机，并通过重投影的方法对标定结果进行评估。根据提出的方法，用相机拍摄的随机人脸图像作为二维的标定对象，检测出人脸图像中的关键点并提取它们的坐标信息，求取单应性矩阵，最后求取相机的内方位元素和外方位元素，分析实验结果。标定的精度与Z. Zhang [ 10 ] 的标定方法(已被验证为迄今最有效的二维标定方法)相比较，实验结果表明，本文的相机标定算法提高了标定精度和稳定性且标定过程更简单。
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user: 摘要 针对应用于联盟链的实用拜占庭容错(PBFT)共识算法存在的主节点取余方法容易导致恶意节点当选、三阶段共识流程导致高时延等问题，提出了一种改进的实用拜占庭容错(PBFT+)共识算法。首先，基于信用机制来选取主节点，引入信用层次体系对系统节点进行信用评价，共识节点的信用层次随着其产生有效区块的数量进行动态变化，节点的信用层次划分是系统对节点的评判标准，系统将选取全网信用值最高的节点作为主节点，可以保证主节点的最优性。通过备用主节点机制避免频繁发生视图变更，提高系统可用性和安全性。其次，优化PBFT共识算法的三阶段共识流程，将确认阶段中全网节点广播确认消息改进为由主节点收集确认消息，减少了通信开销。实验部分将PBFT+算法与PBFT算法进行多组对比测试，通过仿真实验结果表明，PBFT+算法有效的减少了系统资源的消耗，降低了时延。
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user: 1. 引言 区块链作为一个分布式数据库技术方案 [ 1 ] [ 2 ]，包含了分布式存储 [ 3 ] 技术、共识机制、加密算法、可编程的智能合约等技术 [ 4 ]。由于区块链具有去中心化、不可篡改和匿名性的特点，区块链技术在数字货币、公共服务等领域快速发展 [ 5 ] [ 6 ]。 虽然现阶段区块链得到快速发展，但其在存储、共识 [ 7 ] 等方面存在明显问题。基于工作量证明(POW) [ 8 ] 的协议具有高延迟和低吞吐量，POW协议的性能主要瓶颈在于需要解决密码难题，需要非常大的算力进行挖矿才能解决，造成大量的硬件资源浪费。比特币是基于POW协议的区块链系统，它现已被证明可以容纳数千个节点，但是它的交易吞吐量是每秒6~10个交易，平均需要10分钟来生成一个新的区块，效率非常低下，难以进行大范围应用。权益证明共识机制POS [ 9 ] 引入了“币龄”这一概念，币龄是用户持有的系统代币的数量和持有时间的乘积，系统根据矿工持有的币龄降低挖矿难度，矿工在生成区块后会消耗相应的币龄。与POW相比，POS在性能有所提高。但是POS算法中权益高的节点对网络造成攻击，在一定程度上降低安全性。DPOS [ 10 ] 共识机制是在POW及POS的基础上，用节点的权益作为选票选出一定数量的代表节点轮流进行区块的生成和验证。因此直接参与共识的节点减少，所以共识的速度大大提升。但是节点参与投票不积极，同时对于代币的依赖使得该机制不具有普适性。Paxos [ 11 ] 是基于消息传递的，旨在解决分布式系统中内容达成一致的问题，在执行了相同的操作后，所有节点能够得到一致的结果。但是Paxos没有考虑系统中存在恶意节点的情况，一旦恶意节点发送假消息，那么整个系统将会存储假消息信息。实用的拜占庭容错(PBFT) [ 12 ] 共识算法基于BFT [ 13 ] 算法进行改进，采用C/S架构 [ 14 ]，将算法复杂度由指数级降为多项式级，已经被证明可以实现每秒处理数千个交易请求，具有更高的交易吞吐量。 然而现有的PBFT算法还存在一些不足。首先，PBFT共识算法中的主节点的选取方式是按编号依次轮流作主节点，选取方式较为随意，使得选取的主节点有可能是恶意节点。虽然恶意的主节点有可能被其他从节点识破并通过视图变更将其推翻，但是频繁的视图变更会极大的增加系统开销，导致共识效率降低。其次，PBFT共识算法过程中采用两次全节点通信，需要比较大的网络传输和通信开销，需要进一步优化。 随着区块链技术的发展，新的共识算法层出不穷，其证明方式趋于多样化和混合化。FastBFT [ 15 ] 算法试图解决性能问题，该算法将副本节点安排在一个树的结构当中，主节点作为树的根。在理想情况下，消息复杂度可以减少到O (nlogn)，但是在失败的情况下消息复杂度为O (n 2 )。CBFT [ 16 ] 算法通过区块缓存，节点变更来提高吞吐量，但是在交易处理的效率和达成共识的时延等方面需要进一步提升，并且在共识流程、区块同步和节点管理方面存在问题。Hot-stuff [ 17 ] 是另一个基于BFT的协议，它将PBFT的视图更改消息复杂度减少到O (n)，但在正常执行时，其消息复杂度与PBFT相当。SBFT [ 18 ] 是一种使用称为c和e收集器的协议，它们是随机选择的，并在准备阶段和确认阶段负责收集签名。这些收集器有助于避免全网节点相互广播。在理想情况下，可以实现O (cn)线性开销。但是如果收集器是恶意的，这将导致SBFT性能的下降，并导致O (n 2 )的通信开销。DDBFT [ 19 ] 将DPOS算法应用于PBFT算法，使得PBFT算法具备动态性的特点，但是由于网络带宽有限，会造成网络阻塞、降低吞吐量。 本文基于现有的PBFT共识算法，提出了一种改进共识算法PBFT+，其优势在于：1) 该算法通过信用机制来选取主节点，通过对节点进行信用层次划分，选取信用值最高的节点当选为主节点，保证了主节点的稳定性和最优性，同时通过备用主节点机制来减少视图切换所带来的系统开销，降低了时延；2) 通过在三阶段流程中的确认阶段中利用主节点来收集节点发送的确认消息，将二次消息复杂度减少到线性复杂度，降低了通信开销；3) 通过仿真实验进行验证，改进的PBFT+共识算法能够有效地降低共识时延，减少系统资源的消耗。
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user: 2. 预备知识 2.1. PBFT共识算法流程 PBFT是一种状态机副本复制算法，状态机在任何一个副本节点上执行的结果都是相同的。同时，所有副本节点都必须从相同的状态开始执行。如图1所示，在PBFT算法中，一个主节点和其他副本节点的共识过程都处于一个视图v当中，视图v是连续递增的整数，在每个视图当中存在三种角色，分别是客户端、主节点、从节点。客户端发送请求。主节点接收客户端发送的请求并对其进行排序和编号分配，然后将请求向从节点广播。从节点负责对收到的请求进行验证，最后把验证结果反馈给客户端。 所有节点组成的集合用R进行表示，系统最多容忍恶意节点的数量为f，存在如公式应该满足： | R | = 3 f + 1 (1) 主节点的选取公式如下： P = v   mod   | R | (2) 其中：P是副本编号，v是视图编号，当主节点失效或者被从节点推翻时，发生视图变更，依照此公式选取新的主节点。 PBFT算法的流程如图1所示。 请求阶段：当客户端c向主节点p发送请求消息message。 预准备阶段：主节点收到消息后为消息分配编号，然后向从节点广播预准备消息。 准备阶段：从节点在接收到消息时会对其进行验证，如果同意该消息，则向其他节点广播准备消息。当每个节点收到2f+1个从其他不同节点广播的准备消息，且与预准备消息一致，则准备阶段结束。 确认阶段。当节点完成准备阶段后，进入确认阶段，此时节点向其他节点发送确认消息。当每个节点已经接收了2f+1个确认消息且与预准备消息一致，则确认阶段结束。 回复阶段。当节点完成确认阶段后，向客户端发送回复消息。客户端在收到f+1个不同节点发送的相同回复消息时，请求执行成功。 图1. PBFT算法流程 2.2. PBFT算法不足点分析 根据上一节对PBFT算法流程进行详细的分析，可以看出现有的PBFT共识算法具有以下不足： 1) PBFT共识算法中的主节点通过取余法进行选取，主节点的选取方式较为随意，不能保证主节点的最优性，若连续选取出主节点为恶意节点，则将极大的影响系统性能，降低系统的可用性。 2) 在共识过程的三阶段广播协议中，有两次全网广播，严重占用系统带宽，当节点数目较多时，消息传递次数急剧增加，影响系统性能。
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user: 3. 改进方案 3.1. PBFT+算法思想 首先，对PBFT算法的确认阶段进行改进，这一阶段发送的确认消息不需要节点再次进行验证。消息在进入确认阶段后可以保证已经有2f+1的节点都完成了准备阶段，即该消息已经被合法数量的节点验证通过。PBFT+共识算法在确认阶段时，不再通过全网节点互相通信发送确认消息，而是全部发送到主节点上，由主节点负责收集确认消息，当主节点收集到2f+1个确认消息时，即完成确认阶段。一般情况下假设全网节点数为N，那么完成一次共识过程需要消息传递次数为： Z = N ( N − 1 ) + 2 ( N − 1 ) (3) 当节点较多时，可以节省对网络带宽的消耗，缩短共识过程。 其次，增加主节点选举过程，基于信用机制来选取最优主节点，保证主节点的最优性。通过备用主节点机制来避免频繁发生视图变更所带来的资源消耗，提高系统效率。 3.2. 主节点选取 3.2.1. 信用机制 定义1 (信用层次) PBFT算法中的区块产生和验证是由主节点来进行的，改进方案为了有效的监控主节点行为，提出了信用机制，为每个节点设置信用层次，从而提高作恶节点成为主节点的难度。首先，通过每个共识节点的信用值来将节点分为三个层次，信任节点，待考察节点，故障节点。将三个层次的节点用一个信用值阈值来确定其范围： 信任节点：该层次的节点多次产生有效区块，其信用值范围为[0.7， 1]； 待考察节点：该层次的节点在区块产生的过程中没有无效区块产生，但是产生区块次数不多，其信用值范围为[0.3， 0.7)； 故障节点：该层次的节点产生过一次或者多次无效区块，其信用值范围为[0， 0.3)； 定义2 (信用值)每个节点的信用值通过如下公式进行计算： N C i = N C i i n i t + ( t c u r − t p r e + 1 ) ∑ i j T ( i ) * R P ( i ) (4) 其中： N C i 代表每个节点当前所获得的信用值，信用值范围为[0， 1]；i代表每个节点的下标； N C i i n i t 代表每个节点的初始信用值，信用值为0.3； T ( i ) 代表每个节点对应奖励或者惩罚的次数； R P ( i ) 代表每个节点所获得的奖励或者受到的惩罚，当共识节点成功产生和验证区块后，系统会奖励0.01点信用值；当共识节点出现故障或有其他恶意行为，系统则惩罚0.2点信用值； t p r e 代表上一次产生区块的时间， t c u r 代表当前产生区块的时间，连续产生区块时， t c u r − t p r e 为0，否则不为0。 定义3 (信用层次动态变更)是指共识节点的信用层次会根据其产生的有效区块的数量和连续性动态变化。如图2所示，每个节点的初始信用值都为待考察层次，信用值为0.3。当某一共识节点多次且连续产生有效区块后，其信用值上升到0.7~1之间，系统会根据该节点的信用层次升为信任节点。当该节点产生了无效区块后，但是次数较少，其信用值可能降到0.3~0.7之间，系统会将该节点降为待考察层次。当该节点多次产生无效区块后，其信用值下降到0~0.3之间，系统会将该节点降为故障节点层次。节点的信用层次划分是系统对节点是否为恶意节点的评判标准，信用层次低的节点在后续过程中处于劣势，而信用层次高的节点则更有优势。 图2. 信用层次升降 3.2.2. 奖惩机制 奖惩机制是针对共识节点经过信用值计算后的一种调节机制，用来对主节点和其他不同信用层次的从节点进行奖惩的措施。如图3所示，当某个主节点在该轮视图共识成功后，该主节点信用值加0.01。当该主节点被从节点怀疑，并成功推翻该主节点时，该主节点的信用值减0.2，同时该从节点的信用值加0.01。奖惩机制作为一种调节机制，一方面保证了恶意节点受到了惩罚，诚实节点得到了奖励；另一方面，实现了快速剔除网络中的恶意主节点，避免恶意主节点影响系统的可靠性和安全性，有效地保证了共识节点的诚实性。 图3. 奖惩机制流程 3.2.3. 备用主节点机制 针对主节点发生故障或者其他作恶行为，将会导致视图变更、浪费系统资源等情况，PBFT+利用备用主节点机制进行替换故障主节点。当故障主节点被其他副本节点推翻之后，不需要再进行视图变更，直接从备用主节点列表将信用值高的节点选为正式主节点，继续完成共识，保持系统的稳定性。通过上述机制确认了系统中信用值高的共识节点，改进方案将信用值高的前n个节点作为备用主节点，存储到备用主节点列表当中。如果有其他节点的信用值超过了备用主节点列表中的节点信用值，那么将信用值高的节点插入进来，将信用值低的节点剔除。添加备用主节点和备用主节点替换故障主节点的算法如算法1和算法2所示。 Algorithm 1. The adding standby master node algorithm 算法1. 添加备用主节点 Algorithm 2. Replace the failed master node algorithm 算法2. 替换故障主节点 3.3. 改进共识算法 PBFT+共识算法引入信用机制，对全网各节点共识过程中的行为对节点进行信用评估，通过计算全网各节点的信用值来为节点划分不同的信用层次，诚实节点的信用值将会逐渐增加，而恶意节点的信用值将会逐渐递减，当选主节点的概率也将降低。PBFT+共识算法的工作流程如图4所示，具体步骤如下。 图4. PBFT+算法流程 1) 客户端c发起交易tx，并将交易发送给主节点P。主节点收到交易后，验证交易是否有效。交易无效则直接删除，有效则打包到区块中。 2) 主节点发送预准备(pre-prepare)消息给全网其他共识节点，内容为 。其中 h是区块的高度， d是消息摘要， t是时间戳， P是当前主节点。 3) 当其他共识节点收到主节点发送的消息后，则进入准备(PREPARE)阶段，共识节点立即验证该消息。如果验证通过，则节点向主节点及其他节点发送验证通过消息，当全网每个节点收到2f+1不同节点发送验证通过的消息，则完成准备阶段。如果有f+1个不同的节点验证不通过，则推翻当前主节点，进入下一个视图，然后从备用主节点列表中选取信用值最高的节点当选为主节点，继续进行共识。 4) 当节点完成准备阶段后，进入确认(COMMIT)阶段。该阶段由主节点负责收集确认消息，当主节点收集到2f+1个不同节点发送的确认消息且与准备消息一致，则确认阶段结束。 当节点完成确认阶段后，直接由主节点向客户端发送回复消息，当客户端收到主节点发送的回复消息后，回复阶段完成。
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user: 4. 实验与分析 本章详细叙述了仿真实验的细节和相关结果分析，从通信开销、带宽消耗、时延、吞吐量等方面对PBFT+共识算法进行验证测试，同时与PBFT、CBFT共识算法进行对比，以此验证PBFT+共识算法的有效性。本实验是在PC配置为Intel Core i7-7700HQ 3.60GHz CPU和16GB内存上进行的。通过开启不同的服务器端口在本地创建不同的共识节点，实验网络环境一共建立了10个共识节点。 4.1. 通信开销与带宽测试 假定系统中共识节点数目为n (n > 4)，可以根据PBFT、CBFT与PBFT+的共识流程分别进行对比分析。其中PBFT、CBFT和PBFT+共识算法的三阶段通信次数如图5所示，在三阶段流程中PBFT算法的总通信开销是多项式级别的，随着节点的增加，通信开销急剧增长，影响系统性能，而改进的PBFT+共识算法对三阶段中确认阶段进行优化，由主节点来收集确认信息，将通信开销降低了一半，可以有效的减少通信开销，提升共识效率。 图5. 共识通信开销对比 带宽也是衡量共识算法性能的重要指标。在区块链网络中，PBFT+、PBFT、CBFT三种算法都需要进行数据的传输和消耗，带宽消耗越少共识算法性能越好。图6为改进前后的带宽消耗随节点数量N变化的对比图。从图7可以看出，在相同条件下，改进后的PBFT+算法的带宽消耗要小于PBFT算法。改进后的PBFT+算法在确认阶段中减少了一次对全节点广播，且通过信用机制来选取主节点，减少视图切换的次数，使得共识成功率提高，这都减少了带宽资源的消耗。 图6. 共识通信开销对比 图7. 共识通信开销对比 4.2. 时延测试 共识时延是指完成一次共识所需要的时间。它决定了交易和区块确认的速度，是衡量共识算法共识效率和运行速度的重要指标。较低的时延使系统更加安全可靠。一次共识所需要的时间是从客户端发出请求到请求执行成功所经历的时间。即： T d e l a y = T c − T p (5) T d e l a y 为一次共识所需要的时间， T c 为确认区块执行成功的时间， T p 为交易产生的时间。为了方便对照，需要对条件和变量进行控制。一个区块的交易量设置为50，在此条件下分别对4到10个节点进行多次实验，每组节点得到的数据取平均值。时延对比如图7所示，随着系统内共识节点的增加，三种算法的时延都有不同程度的增长，但是PBFT+共识算法的时延明显低于PBFT与CBFT共识算法。CBFT共识算法通过区块缓存，节点变更来降低时延，但是在交易处理的效率和达成共识的时延等需要进一步提升。而PBFT+共识算法通过信用机制来选取信用值最高的节点作为主节点，能够减少视图切换的次数，通过区块高度同步机制来快速达成共识，提升系统效率。 4.3. 吞吐量测试 吞吐量代表一个系统在单位时间内处理事务的能力，通常用TPS(Transaction Per Second， 每秒交易数)来表示。在区块链中的TPS表示交易发出到交易确认并写入区块上的交易总数与消耗时间的比值。随着每个区块的容量增加，吞吐量也相应的增大，共识时延和网络负载也会增加，因此当区块容量大到一定程度时吞吐量有所下降。在区块链网络中，区块的大小也会影响TPS，因此本实验将一个区块中包含的交易固定为50个，并分别测试4到10个节点时PBFT算法、CBFT算法、PBFT+算法运行的平均TPS。测试结果如图8所示，随着节点总数的增加，三种共识算法的TPS都有略微的下降，同时本文改进的PBFT+共识算法在吞吐量上明显高于PBFT与CBFT共识算法。 图8. 吞吐量对比
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user: 5. 总结与展望 本文针对PBFT共识算法中存在主节点选取方式随意、三阶段广播通信开销大等导致的频繁视图变更、通信开销大、共识无法快速达成等问题，基于PBFT共识算法提出了PBFT+共识算法。首先该算法通过信用机制来选取信用值最高的节点作为主节点，可以保证主节点的最优性，通过信用层次动态变更有效的提升了信用值高的节点当选为主节点的概率，而降低了信用值低的节点当选的概率。其次，通过奖惩机制实现了快速剔除网络中的恶意主节点，避免恶意主节点影响系统的安全性，然后利用备用主节点机制来减少视图变更所带来的系统开销；通过优化三阶段共识过程，减少了通信开销。通过实验验证了PBFT+共识算法的可行性，比PBFT算法更有效，减少了系统资源的消耗，降低了共识时延。
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user: 摘要 本文基于药物设计的生物电子等排和拼合原理，设计、合成了一系列川芎嗪类衍生化合物A~H，以期得到活性较强的抗血小板聚集药物。结果表明，目标化合物对二磷酸腺苷(ADP)和花生四烯酸(AA)诱导的血小板聚集均显示不同程度的抑制；其中化合物H活性最强，对ADP诱导的血小板聚集的抑制作用(IC 50 = 8.52 μmol/L)是川芎嗪的5.2倍，对AA诱导的血小板聚集的抑制作用(IC 50 = 12.08 μmol/L)是川芎嗪的3.9倍，是具有良好开发前景的候选化合物。
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user: 1. 引言 随着人们生活水平的不断提高，心脑血管类疾病己成为人类发病和死亡的最主要原因之一 [ 1 ]。研究表明，导致心脑血管疾病的重要因素之一是血栓的形成 [ 2 ]。因此，防止血栓形成已成为防治心脑血管疾病的有效措施。 我国中医药资源丰富，其有效成分多种多样，是先导化合物的重要来源之一。因此，从传统中药中筛选具有抑制血小板聚集作用的有效成分作为先导物进行药物设计、合成，从中筛选出疗效好、副作用小的治疗血栓栓塞性疾病药物具有重要的理论意义和临床应用价值。传统中药川芎的有效成份川芎嗪(TMP) [ 3 ] 具有抑制血小板聚集、抗血栓等作用 [ 4 ] - [ 9 ]，但川芎嗪脂溶性差、代谢快、半衰期短，为保持有效的药物治疗浓度，临床上须频繁给药，故易导致积蓄中毒 [ 10 ]，使其应用受到一定限制。 现代药物研究中，药物设计具有非常重要的作用，从活性化合物的随机筛选到药物合理设计，发挥了广阔的应用价值。拼合原理(Combination principles)是指将两个化合物通过共价键拼合成一个分子，新形成的分子或兼具两者的性质，强化药理作用，减小各自相应的毒副作用；或使两者取长补短，发挥各自的药理活性，协同地完成治疗过程。前药是一类通过结构修饰将原来药物分子中的活性基团封闭起来而导致本身没有活性，但在体内可代谢成为具有生物活性的药物，具有克服原药稳定性差，提高生物利用度等优点。本文依据药物拼合原理及前药原理，对川芎嗪结构进行了改造，设计、合成了8种川芎嗪衍生物，合成路线见图1，希望能够合成出高活性的抗血小板聚集的化合物，为后期研究做准备。
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user: 3. 结果与讨论 Liu XY等 [ 6 ] 以2-羟甲基-3，5，6-三甲基吡嗪为原料作为先导化合物，设计合成了一系列川芎嗪衍生物，发现其中某些化合物可有效地刺激正常人胎儿脐静脉血管内皮细胞(HUVECs)增殖，并且对过氧化损伤的HUVECs有保护作用。叶云鹏等 [ 11 ] 以无水四甲基吡嗪为原料，设计合成了川芎嗪醚类衍生物｡其中川芎嗪异丙醚盐酸盐的体外药理活性强于川芎嗪。程先超等 [ 5 ] [ 12 ] 以TMP为先导物，合成了一系列抗心脑血管疾病疗效更佳的TMP哌嗪衍生物｡本文根据生物电子等排原理和拼合原理，以川芎嗪为先导化合物，经氧化、重排、酯化、水解等反应，成功制备8个新型川芎嗪衍生物。部分化合物抗血小板聚集作用高于阿司匹林阳性对照药，化合物A、D、F、H活性较好，其中H的活性最好，IC 50 是阿司匹林的5.2倍。研究活性构效关系发现：苯环15位碳连接的碳原子的数增加抗血小板聚集作用会降低，15位侧链含有双键抑制作用会增加，氨类衍生物抑制作用弱于醚类衍生物，11位引入吗啉环活性会降低，羧基为抗血小板聚集作用重要基团，11位连接氮原子时川芎嗪醚类衍生物抗血小板聚集作用优于川芎嗪氨类衍生物的活性。鉴于化合物H具有较好的血小板聚集活性，故可作为先导化合物进行后续研究。
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user: 摘要 “互联网+”时代背景下，昆曲APP成为非遗数字出版的重要新载体，也成为昆曲保护与传承的创新模式，界面交互设计的合理性直接影响到用户体验的舒适度。本文通过探讨数字出版平台下昆曲APP界面交互构思、界面交互设计架构方式，以及昆曲艺术元素在界面设计中的运用等内容，来完善昆曲APP界面交互设计，提升用户与昆曲APP之间的交互便利性，使用户在使用中获得更为完美的体验感受。
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user: 1. 引言 昆曲作为我国珍贵的非物质文化遗产，是民族传统文化的重要传承载体，昆曲在“互联网+”时代和数字出版潮流下的保护与传承需要创新其传播方式。伴随着移动互联网的快速发展，媒介传播领域广泛运用各类数字出版平台APP，APP的开发也逐渐渗透到非物质文化遗产领域，中国昆曲社等昆曲APP越来越受到社会的关注与认可，广泛的潜在用户群体和便利的关注方式使得昆曲APP能够成为传播昆曲艺术的重要数字出版平台。昆曲APP界面尺寸的局限性要求不断优化界面交互设计，充分展现出昆曲唱念做打的表演形式与艺术魅力，确保操作的便捷性，扩展昆曲的传播范围，让更多人欣赏到昆曲艺术，并对其展现出的民族文化产生浓厚的兴趣，从而实现昆曲这一非物质文化遗产的传承与发展，这使得昆曲APP界面交互设计具有重要的现实意义。
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user: 2. 昆曲APP界面交互设计的背景 昆曲蕴含着中国传统文化的精髓，内涵雅致的表达方式、婉转细腻的视听感受、程式流畅的表演形式。近年来，国内不断加强对昆曲等非物质文化遗产的保护，主要采用文物式的保护方式，如通过动画、服饰、音乐等艺术形式充分展现昆曲中的艺术元素等 [ 1 ]，但在传播和传承问题上仍面临着诸多困难，包括昆曲传播载体的缺失、传承中的信息失真等问题。保护昆曲的重要目标是培育其创新发展的生命力，而昆曲观众的培养是推进昆曲保护与传承的重要途径，在力推昆曲舞台传播的同时，可以运用昆曲APP数字出版平台推进昆曲的传播，更大范围拓展昆曲呈现空间，拉近各类社会群体与昆曲的距离，培养昆曲艺术的观众群体。 交互设计改变了传统的远距离的观赏模式，为用户与产品之间搭建起沟通的渠道，让用户实现深入体验。昆曲APP运用数字化传播方式，通过优化界面交互设计，凭借操作的简便性和观赏的趣味性产生用户黏度，让用户从审美的角度观赏昆曲，理解昆曲的艺术内涵，从真正意义上实现对昆曲的保护 [ 2 ]。用户在使用昆曲APP的过程中会接收到APP传递出的信息，包括音效、画面等，这些信息会影响到用户的情感体验和使用方式。昆曲APP借助信息技术的现代化手段，实现科学技术与文化艺术的深度融合，促进昆曲的保护与传承，可以说，昆曲APP界面交互设计的合理性，直接关系到昆曲数字出版的成功与否，及其在当代保护与传承的可能性。昆曲APP界面交互设计需要不断优化设计方案，简化界面操作方式，帮助用户理解昆曲艺术的内涵。
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user: 3. 昆曲APP界面交互构思 当前，作为数字出版平台的昆曲APP数量相对较少，程序设计中还存在将昆曲APP简单理解为电脑应用程序在移动互联网中的翻版的问题，同时，昆曲APP的交互结构单一，简单的将数字化处理过的图文资料呈现在APP中，缺乏有效的信息架构及用户参与，此外，有些昆曲APP功能繁杂，影响了用户对内容的浏览，在用户与APP的交互过程中难以激发用户的潜意识，使得用户难以得到良好的体验效果。昆曲APP界面交互设计就是要在有限的屏幕空间中划分出合理的框架结构，中国传统美学形式法则可运用于昆曲APP界面设计，在昆曲APP界面版式中介入中国传统美学，能突出昆曲艺术的气质和格调。昆曲APP界面交互设计需要通过创建可预测性来提高易学性，便利的交互设计会引导人们去使用，从而提高其可操作性。 昆曲APP界面中对艺术原貌的展现，以昆曲表演场景为交互表现元素，界面信息还原昆曲表演场景。昆曲APP的界面设计应当突出主题，烘托出昆曲特有意境的氛围，展现出昆曲的美学价值。同时，昆曲APP界面设计也不能简单的提供昆曲影像，设计者必须了解昆曲的历史渊源、表演形式、唱腔特色、经典曲目等，实现昆曲的艺术化展现，设计出能够激发用户情感的交互界面，能够看到带有鲜明的昆曲特色的场景，展现出昆曲的整体氛围及其特有的意趣，激发出用户对昆曲所蕴含的中国传统文化的潜意识 [ 3 ]。程式化和稳定性是昆曲脚色的重要属性，可以通过数字化技术创建昆曲脚色虚拟人，采集昆曲中脚色的三维数据，创建脚色的行为模式和动作模式，并对脚色的程式进行模拟，构建脚色模拟数据库。 参考虚拟博物馆展品展示中广泛运用到的全方位虚拟展示技术，用户可以全方位观察，可以清楚的展示昆曲表演者在各个角度的形态，产生逼真的体验感受。用户可以全角度观察表演者的细节，避免图像展示中角度的限制，实现昆曲的全景再现，充分展现出昆曲的意境和神韵，体现出其精致繁复与素朴空灵的统一 [ 4 ]，激发用户的潜意识。除了全景浏览之外，还可以增加局部放大浏览的功能，用户可以对局部进行放大研究。 大屏幕平台的优势在于其平面展示的丰满度，而作为数字出版平台的昆曲APP的优势在于媒体资源的交互性，昆曲APP只有充分挖掘用户互动体验的功能，才能充分展现自身优势，通过在昆曲APP界面设计中植入用户体验功能，可以将昆曲知识传播与用户体验相结合。昆曲APP界面交互设计是基于用户行为的适应性技术，需要了解目标群体对昆曲的喜好程度和期望，并在技术约束条件下做出设计。用户可以将自身创建为昆曲中的某一角色，有角色、有场景、有情感旅程，构建出完整的体验过程。通过动效、微交互、声音等设计反馈给用户，形成用户与APP交互沟通、即时响应的最佳状态。通过激励因素调动用户的积极性，提升用户使用APP的黏度。对于昆曲APP而言，用户黏度不仅意味着关注度的增加，同时有助于提升昆曲数字出版平台的公众影响力，进而影响到昆曲APP的成长性和可持续性。