Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT

Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 Mục lục Tác giả Nguyễn Văn Huân Phạm Việt Bình Nguyễn Trọng Đường Hoàng Đăng Hải Đậu Ngọc Hà Dương Vũ Hải Quân Tên Trang Biểu diễn vùng tóc vùng da đầu tương ứng dựa vào trường véctơ Đề xuất mơ hình kiểm sốt lưu lượng, cân tải hạn chế tắc nghẽn cho Hệ thống trung chuyển Internet quốc tế 15 Hệ thống ghi nhật ký người nói theo thời gian thực: mơ hình thực nghiệm 28 Kiểm chứng giao thức tương tác thành phần chương trình đa luồng sử dụng lập trình hướng khía cạnh 36 Mã với tích biên độ trễ giải mã 46 Một giải pháp định tuyến Q0S hạn chế suy giảm chất lượng mạng FMC 57 Một phương pháp dừng hiệu để giảm tính tốn nâng cao chất lượng giải mã LDPC 65 Một số cải tiến giao thức trao đổi khóa Diffie-Hellman 75 Thiết kế chuỗi huấn luyện trực giao cho ước lượng kênh bán mù hệ thống MIMO 85 Ước lượng thông tin kênh giải mã tín hiệu cho hệ thống thơng tin vơ tuyến sử dụng relay có kênh trực tiếp 91 Trịnh Thanh Bình Trương Anh Hoàng Nguyễn Việt Hà Hồ Ngọc Vinh Nguyễn Đình Hân Phan Trung Huy Nguyễn Trung Kiên Hồ Anh Túy Nguyễn Danh Khoa Nguyễn Tùng Hưng Nguyễn Đức Thiện Nguyễn Hiếu Minh Lưu Hồng Dũng Nguyễn Trung Thành Đỗ Đình Thuấn Vũ Đình Thành Phạm Văn Bình Danh sách phản biện Chuyên san tiếng Việt V-1, số (24), tháng 11-2010 -3- 98 Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 Contents Authors Paper name Page Nguyen Van Huan Pham Viet Binh Representing the Hair Regions on the Correlative Scalp Regions Based on Vector Fields Nguyen Trong Duong Hoang Dang Hai Proposal of A Model for Traffic Control, Load Balancing and Congestion Reduction for the International Internet Exchange System 15 Dau Ngoc Ha Duong Vu Hai Quan Toward Real-Time Speaker Diarization: Improving Algorithm and Experiment 28 Trinh Thanh Binh Truong Anh Hoang Nguyen Viet Ha Checking Interaction Protocol in Multi-Threaded Program Using AOP 36 Ho Ngoc Vinh Nguyen Dinh Han Phan Trung Huy Code with Bounded Product and Deciphering Delay 46 Nguyen Trung Kien Ho Anh Tuy A QoS Routing Solution Reduces the QoS Degration on Fixed Mobile Convergence Network 57 Nguyen Danh Khoa Nguyen Tung Hung An Efficient Stopping Method to Reduce Computational Complexity and Improve Performance of Iterative Decoder for LDPC Codes 65 Nguyen Duc Thien Nguyen Hieu Minh Luu Hong Dung Some Improvements on the Diffie-Hellman Key Exchange Protocol 75 Nguyen Trung Thanh Do Dinh Thuan Vu Dinh Thanh Design of Orthogonal Pilot Scheme for Semi-Blind Channel Estimation in MIMO Systems 85 Pham Van Binh Joint Channel Information Estimation and Data Detection for AF Wireless Relay Networks with Direct Link 91 List of Paper Reviewers in Volume V-1, No.4 (24), November 2010 -4- 98 Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 Biểu diễn vùng tóc vùng da đầu tương ứng dựa vào trường véctơ Representing the Hair Regions on the Correlative Scalp Regions Based on Vector Fields Nguyễn Văn Huân, Phạm Việt Bình Abstract: In research work [24], author and co-author have proved that hairs have local properties, representing the hairs as the images of hair strips (six strips) correspond with the scalp regions (six regions) This work [24], cover technique is used to map the images of the hair strips on the correlative scalp regions Thus, the hair models not express its natural properties, because this technique cannot represent the hair models in strands So, this result is only suitable for reputed simulating applications and it is impossible for simulating in real time mode Currently, representing hairs in 3D space is used more in fact But to express hairs in strands of hair having motion as in natural enviroment and show the local propertiies of hair in order to raise represented quality is not easy Based on the results had researched in work [24], this article proposes a new approach way to represent the hair regions on the correlative scalp regions based on vector fields in order to represent the 3D hairs as in strands, to show localism of each hair region, to simulate other suitable hairstyles and to reduce times for representing Keywords: Hair region, Scalp region, Sketch, Virtual reality, Vector field I GIỚI THIỆU Chất liệu tóc đối tượng quan trọng thiếu hệ thống mơ người ảo 3D, tạo nên tính thẩm mỹ người Vì việc xây dựng, biểu diễn tóc 3D khơng địi hỏi phải nâng cao chất lượng mơ phỏng, biểu diễn kiểu tóc phù hợp với đối tượng khác mà đáp ứng yêu cầu tăng tốc độ biểu diễn tóc Chất liệu tóc đối tượng phức tạp với số lượng tới hàng trăm nghìn sợi người, việc biểu diễn chúng phức tạp, địi hỏi phải có kỹ thuật biểu diễn hiệu Một cách tiếp cận biểu diễn tóc hiệu phác thảo tóc ảnh đối tượng 2D dựa vào trường véctơ để tạo kiểu tóc giả phù hợp [1,2,6,7,17] (Hình 1) Hình Kiểu tóc phác thảo Với cách tiếp cận này, vẽ phác thảo số đường cong số sợi tóc mà thể đường nét kiểu dáng tóc, với thuộc tính thêm, đường cong đường nét có khả khơi phục ảnh tóc từ ảnh 2D Cách tiếp cận cho phép phát sinh hình dạng tổng thể cho tóc dựa vào phác thảo từ ảnh 2D dựa vào trường véctơ Tuy nhiên, cách tiếp cận biểu diễn kiểu tóc 2D dạng ảnh tóc (giả mạo) Một số nghiên cứu khác xem xét biểu diễn tóc từ ảnh [17] Họ chụp trường mật độ hướng từ ảnh để tạo kiểu dáng hướng tóc [3,4,5,8,9,10,11,12,13] Tuy nhiên, khơng có mơ hình rõ ràng dùng cho cấu trúc tóc tổng qt -5- Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Nhìn chung, cách tiếp cận biểu diễn tóc cách phác thảo hình dáng kiểu tóc từ ảnh 2D dựa vào trường véctơ, cách không tạo tính chất thực tóc, khơng mơ tóc động mà biểu diễn ảnh tóc sở phác thảo đường nét tóc Mà tóc có tính cục với vùng tóc khác phù hợp với vùng da đầu tương ứng sở xương sọ [24], q trình mơ chúng tạo cách biểu diễn kiểu dáng tóc khác với tính động phù hợp cần thiết Để khắc phục nhược điểm này, cơng trình [24] tác giả cộng đề xuất biểu diễn sáu vùng tóc 3D sáu vùng da đầu tương ứng Tuy nhiên, cách tiếp cận biểu diễn sáu vùng tóc sáu mảnh ảnh tóc tương ứng với sáu vùng da đầu Như vậy, kết mơ hình tóc khơng thể tính chất thực, khơng biểu diễn mơ hình sợi tóc Vì vậy, kết phù hợp cho ứng dụng giả mơ phỏng, khơng địi hỏi mơ tóc theo thời gian thực Trong thực tế, nhiều ứng dụng địi hỏi phải biểu diễn tóc 3D dạng sợi tóc với chuyển động thực, thể tính cục tóc nhằm nâng cao chất lượng biểu diễn Ngồi ra, có nhiều tác giả [21,22,23] nghiên cứu cách tiếp cận biểu diễn tóc 3D mơ hình da đầu 3D Tuy nhiên, việc biểu diễn tóc 3D mơ hình da đầu 3D cách tiếp cận tốn thời gian, dễ gây biến dạng khơng xác mơ hình da đầu 3D mơ hình mặt cong Trên sở kết nghiên cứu cơng trình [24], báo đề xuất cách tiếp cận biểu diễn vùng tóc (6 vùng) vùng da đầu (6 vùng) tương ứng dựa vào trường véctơ nhằm biểu diễn tóc 3D dạng sợi tóc, thể tính chất thực tóc chuyển động, thể tính cục vùng tóc, mơ kiểu tóc khác phù hợp rút ngắn thời gian biểu diễn II BIỂU DIỄN CÁC VÙNG TÓC TRÊN CÁC VÙNG DA ĐẦU TƯƠNG ỨNG Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 Tiếp theo kết nghiên cứu [24], mơ hình da đầu 3D chia thành vùng, vùng có đặc điểm có bề mặt tương đối phẳng phân chia dựa vào cấu trúc xương sọ Việc chia nhằm giảm độ cong, khắc phục biến dạng vùng da đầu thực việc ánh xạ từ mảnh 2D sang da đầu 3D, da đầu mơ hình mặt cong nên q trình xây dựng mơ hình mảnh tóc 2D ánh xạ lên mơ hình da đầu 3D thường gây biến dạng, tạo chỗ lồi lõm không cần thiết Hiện giới có nhiều tác giả đưa mức chia da đầu khác Lee, Chen, Leu, Ouhyoung[20], chia thành 10 mảnh, Kim Neumann[19] chia mảnh Liang Huang[18] lại chia vùng da đầu thành mảnh Sở dĩ có khác tác giả phân chia chủ yếu dựa vào xuất hành vi tóc thực để tạo hiệu ứng khối tóc Trong cơng trình [24] tác giả cộng đề cập đến phân chia mơ hình da đầu thành mảnh dựa vào cấu trúc xương hộp sọ Đó là, mảnh trán trên, mảnh chẩm, mảnh thái dương mảnh tương ứng với nửa xương đỉnh Sở dĩ có lựa chọn xương cấu trúc tảng cho mơ hình da đầu Hơn nữa, thân mảnh xương cấu trúc vòm sọ xương màng nên tương đối “bằng phẳng” Việc phân chia làm tăng khả biểu diễn mảnh tóc lên vùng da đầu dựa vào kỹ thuật che phủ Hình minh họa việc phân chia mơ hình da đầu thành mảnh Ngồi ra, ảnh che phủ mảnh tóc 2D nên việc che phủ thực thông qua việc ánh xạ [24] vào vùng da đầu “bằng phẳng” giảm bớt biến dạng tóc Do vùng tóc có đặc tính khác vùng da đầu Vì vậy, để biểu diễn kiểu tóc khác phù hợp với vùng tóc khác cần phác thảo nét đường cong tóc phù hợp tương ứng với vùng, thêm vào thuộc tính khác để thể kiểu tóc giống thực -6- Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 Các bước giải thuật biểu diễn tóc 3D (EH3D_Expressing Hair 3D): Bước Trình bày lớp biểu diễn tóc định nghĩa vài kiểu tóc với số hướng tóc cho trường véctơ luồng tóc - Phác thảo tóc - Biểu diễn trường véctơ Hình Sáu vùng da đầu Trên sở da đầu chia sáu vùng tương ứng với sáu vùng mảnh xương sọ, nhóm tác giả đưa quy trình biểu diễn tóc tổng qt vùng da đầu sau: - Biểu diễn kiểu tóc với hướng tóc phác thảo trường véctơ Bước Tính tốn trường véctơ, đặc biệt việc suy hướng tóc d cách sinh thơng tin cục vùng tóc tồn cục phác thảo Bước Đưa phương pháp cho phác thảo tóc vùng tóc nhằm nâng cao chất lượng biểu diễn tóc rút ngắn thời gian biểu diễn tóc Bước Rút hướng phác thảo tóc II.1 Phác thảo nét đường cong tóc Hình Quy trình biểu diễn tóc tổng qt dựa vào trường véctơ Trong Hình 3, quy trình biểu diễn tóc vùng da đầu thực qua pha: Pha 1: Phân tích - Khởi tạo mơ hình họp sọ OHM - Sinh trường véctơ V thực vòng lặp phác thảo sợi tóc S với hướng d, góc định hướng θ, độ mảnh TN (thickness) Pha 2: Tổng hợp - Tổng hợp trường véctơ Vsyn từ kết phác thảo (S,d,TN) syn - Đưa kết tổng hợp cuối OHM - Biểu diễn tóc phác thảo với vài kiểu tóc kết rnd OHM Để phác thảo số đường cong tóc sáu vùng tóc tương ứng với sáu vùng xương sọ mơ hình họp sọ, phải phác thảo đường cong tóc vùng cho thể kiểu dáng tóc vùng để đảm bảo tính thực tóc Trong Hình 3, trước tiên khởi tạo mơ hình họp sọ với sáu vùng da đầu cho sáu vùng tóc OHM OHM phát sinh lớp ẩn - trường véctơ V Trường véctơ V phát sinh từ số phác thảo tóc S, phác thảo biểu diễn số đường cong sợi bó tóc ứng với hướng d, góc định hướng θ độ mảnh TN SK Sketch( S , d , TN ) ⎯∆⎯→ ⎯ V → OHM Với ∆sk tập mẫu phân biệt cho tóc phác thảo với độ mảnh tóc 0.5≤TN≤0.8 Với vùng tóc, sợi tóc phác thảo theo mẫu tóc -7- Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Bảng sau: Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 định nghĩa B sau: B= (l, x, y, z, θ, ρ, (θl, θr),TN) Bảng Gồm mẫu trường hướng tóc, 13 mẫu trường véctơ định hướng ∆sk (2) Với l={a, b, c, d, e,f} mẫu, (x, y, z) vị trí đường cong tóc, θ định hướng khoảng [0,π), (θl, θr) góc định hướng luồng tóc vùng tóc, vậy, chúng cho phép có khác từ định hướng xác định mẫu Trên sở số mẫu trường véctơ đưa để làm mẫu cho việc biểu diễn tóc 3D, tiến hành thực mơ hình lớp Bước thuật tốn EH3D Những hướng định hướng quan trọng biểu diễn tóc 3D, tóc chia thành vùng khác nên việc biểu diễn chúng vùng có tính chất khác Ở đây, chúng tơi nghiên cứu cách tách biệt vùng từ định hướng (1) Phác thảo nét đường cong tóc S Với mẫu có hướng d=(dl, dr) hướng luồng tóc bên phải trái vùng tóc Mặt khác, yêu cầu mẫu đường cong tóc kiểu hướng d=(dl, dr) S gồm số đường cong, đường cong tương ứng với độ dài đường nét Khi đường cong tóc định hướng sau: S=(NC, {Ci: i=1,2, , NC} ) (1) (C, d,TN)=(l,NB,{Bj: j=1,2, ,NB},(dl, dr),TN) (3) Vai trị phác thảo tóc S để đảm bảo biểu diễn tóc có kiểu thích hợp với vùng tóc khác cần thiết cho việc suy trường véctơ Mơ hình S biểu diễn công thức sau: p(S , d ) = p( NC )∏ p(Ci ) p(di ) Ci ∈S ∏ p(di , d j ) (4) Với p(S,d) gồm số hạng sau: Hình Minh hoạ nét đường cong phác thảo tóc Các đường cong tóc định hướng theo trường định hướng Bảng 1, với mẫu Bảng hướng khoảng [0, π) hướng luồng tóc vùng tóc (i) p ( N C )α exp −γ NC : khống chế số đường cong (ii) p(C) trật tự đường cong, không gồm thơng tin hướng định nghĩa cơng thức (5) Với mẫu biểu diễn tóc đưa Bảng 1, chúng kết hợp với số biến số mà -8- p(C ) = ∏ p( ρi ) Bi ∈C ∏ < Bi , B j > p(θi ,θ j ) (5) Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Với định hướng hai mẫu liên tiếp chúng xác định phân bố Gaussian: p(θ i ,θ j ) = N (θi − θ j ;0,σ S ) (2) Phát sinh trường véctơ V Trường véctơ V=(Θ,ρ,d,TN) định nghĩa thành phần sau: (6) ρi biểu thị độ dốc cho mẫu với Bi∈C, Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 Trường định hướng cho định hướng tóc cục [0,π) Θ = {θ (v ) : θ (v ) ∈ [0, π ), v ∈ Λ} xác định p(ρi) (8) Trường độ dốc cho tương phản: ρ = {ρ (v) : ρ (v) = ∇ ⊥θ (v )OHM , v ∈ Λ} (9) Trường hướng d tách biệt điểm: d = {d (v) : d (v) ∈ {−1 + 1}, v ∈ Λ) (10) Độ mảnh TN giới hạn sau: (a) 0.5≤TN≤0.8 Phác thảo S chia lưới Λ thành vùng tách biệt Λsk Λnsk Với Λsk bao gồm mẫu trường véctơ chép luồng từ mẫu Còn Λnsk ứng vùng tóc có cường độ mảnh luồng véctơ đưa vào từ Λsk xác suất p(VΛ | VΛ ) nsk (b) sk định hướng hướng V mà đo khoảng cách luồng gần kề Chúng ta kết hợp thông tin hướng thành (c) Hình a) Hướng luồng tóc; b) Trường véctơ định hướng; c) Trường véctơ định hướng hướng luồng tóc (θ, d, TN) với độ dốc vị trí (x, y, z) định hướng vậy, (θ,d)→τ với τ∈[0,2π] Khi đó, p(VΛnsk | VΛsk )α (iii) Hướng di dùng để tạo độ dốc cho ∏p(ρ ).exp{− ∑ ∑e(τ ,τ ) / λθ } v v∈Λnsk v u (11) v∈Λnsk u∈∂v đường cong Ci∈ S điểm cho trước p(xi, yi, zi, Với ∂v láng giềng gần v p(ρv) θi, di,TN), nghĩa véctơ luồng theo định phân bố tiên nghiệm cho ρ Λnsk Khoảng hướng θ∈[0,π) hướng d∈{-1,+1} Như vậy, xác suất hướng đường cong xác định sau: cách e(τv,τu) định nghĩa đường cong p (di )α ∏ p(vx , v y , vz ,θ (v), d , TN ) (7) v∈Ci (iv) p(di, dj) hợp hướng đường cong gần kề Ci, Cj [0,2π] tính [14,15]: e(τ v , τ u ) = 2(1 − cos(τ v − τ u )) (12) Để tìm lời giải cho phương trình (11), dùng đường dốc hợp với phương trình: -9- dτ v sin(τ v − τ u ) = dt u∈∂v ∑ (13) Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (24), tháng 11/2010 (3) Biểu diễn kiểu tóc với hướng tóc phác thảo trường véctơ véctơ V=(Θ,ρ,d,TN) phác thảo hướng tóc (S,d,TN) cực đại hố phân phối xác suất Mơ hình tóc phác thảo điều khiển trường véctơ, tạo luồng tóc thay đổi Bayesian Như độ dốc ρ(v) định hướng biểu diễn dọc theo hướng luồng θ(v), v∈Λ cho tóc, phải trì số ràng buộc định kiểu tóc vùng tóc cục ràng buộc góc θv ρ(v) Điều thể thông qua công thức sau: p(OHM | V )α exp{−∑ v∈Λ (∇θ (v)OHM )2 2σθ2 + (|| ∇⊥θ (v)OHM || −ρ(v))2 2σ ρ2 } θ(v) Cũng vậy, hướng trường véctơ xác định hướng phác thảo sử dụng d để biểu diễn tất hướng, vậy, mục tiêu để tối ưu hoá (15) Các bước giải thuật mơ tả q trình phác thảo tóc sinh trường véctơ: (14) Bước Với OHM, khởi tạo Mơ hình tóc phác thảo OHM lấy mẫu từ mơ hình tóc với hướng định hướng phù hợp với vùng tóc khác Hình minh hoạ số phác thảo tóc S=φ, Λsk=φ, Λnsk=Λ, d=nil, TN=0.5 Bước Thực tính: Θ = arg max p(OHM | Θ) p(Θ) (16) Bước Tính tập mẫu phác thảo từ trường định hướng Θ Λ nsk với weights, {( Bi+ , wi+ ) : i = 1,2, , m} Bước Tìm B* tối ưu với w* cao Bước Nếu w*