具有网络一致结构的三维人脸模型重建研究

针对传统方法及机器学习方法对大量三维人脸数据、训练样本数量与质量依赖性大的问题,采用基于光照立体的方法,利用人脸图像重建三维人脸。综合利用基于法线的模型变形法和非刚性变形法,提出一种基于法线的非刚性变形算法。利用SFS算法计算顶点法线,然后使用法线和局部刚性约束使参考模型变形,进而得到与参考模型具有一致网络结构的三维人脸模型,从而得到三维人脸图像。该方法与传统方法相比,节省了大量样本要求,并且立体效果更好。     

基于水平集方法的连续体结构拓扑优化方法研究

采用水平集方法描述结构的拓扑及其变化,使用紧支径向基函数对计算区域的水平集进行插值以得到参数化的水平集方法。针对给定体积约束下结构最小柔度的拓扑优化问题,推导了目标函数对插值系数的灵敏度及拓扑优化的迭代格式,数值计算表明,使用该方法进行结构拓扑优化得到的结果边界形状光滑连续且计算稳定性较好。     

基于机器学习算法的图像虚拟重建研究

基于深度学习的图像重建方法，通过数据驱动的方式，可以从图像中学习其三维空间的语义特征，从中恢复出模型的三维形状.探究了3类基于深度学习的图像虚拟重建算法，并在公开数据集上对相应的重建方法进行了性能比较，发现生成模型比非生成模型更有利于重建.其中，基于生成对抗网络的融合重建算法表现最优.此外，还对多视图输入的数量以及重建模型的表示对重建结果的影响进行了分析.实验结果表明，视图越多，且重建模型为网格表示时，重建结果越好.     

舰艇区域机动显式求解的等效转换方法

在舰艇区域机动显式求解中，对于限制区域为凸集的情况，可以将区域机动问题看成一个非线性图规划问题，运用库恩－塔克条件进行显式解算。但是当限制区域为凹集时，库恩－塔克条件不再是该非线性规划问题极值存在的充分必要条件。为了达到显式求解区域机动的目的，本提出了在限制区域为凹集时将原区域机动问题进行等效转换，进而进行公式化显示求解的方法。     

C-V模型在乳腺X影像分割中的研究和应用

本文以数字乳房X片图像为对象,研究了医学图像分割的理论和算法。首先,文章对水平集方法以及主动轮廓模型的基本理论及其在图像分割领域的应用做了简单的概述。然后重点研究了C-V多相水平集方法,该方法具有理想的区域划分方案,可以分割分段常值和分段光滑图像,可以自然地避免多个水平集函数的重叠和"真空"问题。文章还指出初始位置对曲线演化的速度的影响,并且针对该问题提出了利用阈值分割技术对水平集函数进行初始化,通过优化水平集函数的初始位置来加快C-V模型的演化速度。基于C-V的图像分割算法作为医学诊断的辅助手段有极其重要的意义。     

无损检测信号快速三维有限元模拟的组合方法

提出了一种基于三维有限元的电磁无损检测缺损响应快速模拟的组合方法, 该方法由三项技术构成, 分别是局部计算技术、差场技术和迭代解技术. 采用局部计算技术, 可以将三维计算区域限制在缺损附近的一个较小范围; 使用差场技术, 无缺损情形下的轴对称解可以用来简化三维网格生成以及快速获得三维解答; 而应用迭代解技术, 可以加速无损探头信号有限元模拟的矩阵方程求解. 实例计算表明本文方法是正确有效的, 可以节省大量的计算机资源.     

基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建研究

针对传统超分辨率重建方法计算复杂度高、重建效果差等问题,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重建模型。该模型利用稀疏表示方法,结合自回归原理将原始图像表示为若干个图像块的线性组合,并根据图像边缘特征将图像块进行划分,以提高算法效率,最后结合分治思想、变量分离技术以及增广拉格朗日方法对模型进行求解。实验结果表明,与传统插值算法相比,该算法对图像重建效果更好。     

一种无人机飞行区域拓扑关系判断算法

无人机飞行区域电子围栏规划中的核心问题在于解决无人机所申请飞行区域与禁飞区的冲突,而无人机飞行区域的冲突归根结底在于所申请飞行区域与禁飞区拓扑关系的判断。为了能够有效判断飞行区域之间的拓扑关系,提出一种无人机飞行区域拓扑关系判断方法：基于点集拓扑理论,利用九交模型（9IM）对无人机飞行区域拓扑关系进行重新划分和描述;提出解决无人机电子围栏飞行区域拓扑关系判断的算法流程以及计算实现方法;最后,利用VC++设计飞行区域拓扑关系判断实验。结果表明,该方法能够快速、有效判断出相关拓扑关系。     

基于正方形切平面描述符的三维人脸区域标记

针对目前三维人脸模型的语义标记和分割研究较少的问题,提出一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法。这种新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成。随后通过随机森林算法对其进行学习,对模型上的所有顶点进行分类,从而实现对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记。在定位仿真实验中,分类准确率可达94.46%。该描述符具有旋转、头部姿势与三维模型分辨率不变性,对模型噪声具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能有效标记三维人脸模型区域。     

一种自动初始化水平集的高频能量最小化三维分割模型

序列图像分割是医学图像三维重建的重要研究内容,但受成像技术限制,医学图像中往往包含大量低频信息,如偏移场、灰度不均等,影响分割准确性。从频域进行图像分割能有效避免低频信息干扰。在高频能量最小化分割模型基础上进行优化,设计了一种自动初始化水平集的分割模型并成功应用于三维分割领域。首先,使用形态学腐蚀方法进行粗分割,将提取出的三维曲面作为初始水平集,实现初始水平集轮廓面自动化;然后使用衍化后的水平集三维分割模型对其进行细分割。实验结果表明,采用该模型能够实现多目标分割,与原模型、Chan Vese模型相比,分割结果更加准确。     

基于投影与深度学习网络的三维人脸特征点定位方法

标定三维人脸模型特征点对人脸识别、人脸建模等都具有重要作用。针对人脸特征点标定需要手工干预、标定特征点个数少或不准确、标定时间长等问题,提出了一种基于投影与深度学习网络的人脸三维模型特征点标定法。基于正交投影,生成人脸三维模型二维深度图与二维特征点位置,采用以卷积神经网络为主的深度学习网络模型训练测试,将深度图上特征点映射到三维人脸模型,实现眉毛、眼睛、鼻尖、嘴巴等重要区域的特征点定位。实验表明,该方法可自动标定三维人脸模型特征点,快速、准确预测足够数量特征点位置。     

一维Burgers方程初边值问题的小波-Galerkin解法

利用Daubechies紧支集正交尺度函数作为小波-Galerkin方法中的测试函数,讨论一维Burgers方程初边值问题的小波解.数值实验的结果表明,小波-Galerkin方法是数值求解Burgers方程的有效算法.     

基于模糊C均值的水平集活动轮廓模型

针对SPF模型的水平集函数初始化方式不灵活、容易发生边界泄漏的问题,提出一个新的基于模糊C均值的水平集活动轮廓模型.首先,用图像灰度值与两个模糊聚类中心的平均灰度值的差构造一个模糊符号压力函数,并证明它能够调节目标区域内外的压力符号,用模糊符号压力函数取代SPF模型中的SPF函数;其次,使用正则化的Dirac函数?(?)取代|??|;最后,使用高斯滤波平滑水平集函数.实验表明,提出的方法精确有效.     

基于虚拟现实技术的数字化体育舞蹈教学平台设计与实现

为丰富体育舞蹈教学方法、增强学生学习兴趣,构建基于虚拟现实技术的数字化体育舞蹈教学平台。首先基于Kinect体感设备采集人体深度数据,并提出动态光线投影算法,重建人体运动三维模型;接着采用多特征融合算法对人体动作姿态进行权重赋值匹配;最后将教学服务器与构建的可视化虚拟模型及人体运动姿态相衔接。测试结果表明：文中提出的改进光线投影算法能显著提高人体运动三维模型的重建效率,对体育舞蹈动作识别具有良好的精度和稳定性;同时,数字化体育舞蹈教学平台在教学实践中获得了较高满意度。     

城区倾斜摄影测量数据质量提升方法

采用多旋翼五镜头无人机获取倾斜数据,并利用ContextCapture软件对城区实景三维模型进行自动化重建。对重建的初始三维模型产生的质量问题进行剖析,采用影像质量提升、二次补充处理、模型几何修复方法进行模型修复,消除测区模型模糊、空洞、拉花、精度低等问题,有效提高了倾斜摄影测量数据质量。     

基于粒子系统的新型三维云绘制技术

在视景仿真中, 尤其是在三维云建模领域,对云的建模和实时渲染是一项十分具有挑战性的研究课题。针对现有三维云建模逼真程度低、计算复杂等问题,提出从元球模型的角度进行研究,建立了基于变形球融合模型的三维云建模方法。与以往云建模方法相比,该方法具有云团生成快速和云渲染效果好的特点。     

基于群体交互区域的群体行为识别

为了解决由于人体对象数量过多引起的复杂性问题,提出了一种基于群体交互区域(GIZ)的群体行为识别方法.利用人际关系模型检测群体交互区域;提出了吸引特征与排斥特征,用来描述群体行为;在此基础上,采用CTM(Correlated Topic Models)模型进行群体行为识别.利用该方法在BEHAVE数据集上进行了训练与测试,行为识别结果正确率在93%以上.     

基于误差最小化的三维动画图象建模方法研究

针对基于图象的三维建模方法存在着不精确的问题,提出了一种基于误差最小化的视频自动三维建模方法.该方法利用互信息计算三维模型的拟合得分,并对模型拟合进行优化.该优化方案在不需要人工干预的情况下最小化拟合误差,以提高三维动画图象建模的精度.实验评估部分使用了真实的视频作为数据集,实验结果验证了本文方法的有效性.     

快速交替方向乘子法求解基于全变分的图像重建问题

采用一种快速的新型算法,即交替方向乘子法求解图像重建的全变分模型.首先,对全变分模型进行等价变形,使之转化成带有等式约束的可分的凸优化问题.然后,通过引入增广拉格朗日函数,并采用Gauss-Seidel迭代的思想,对问题中2块变量交替极小化,最后更新乘子.因为该方法充分利用了问题的特殊结构,将原问题分解成一系列容易求解...     

基于UG的吸盘挂钩设计与仿真分析

为了实现吸盘挂钩的工业优化设计,提出Unigraphics NX(UG)的吸盘挂钩设计方法。采用三维边缘轮廓分割方法进行吸盘挂钩的图像重组,结合网格分割方法对重建的图像解剖,获得吸盘挂钩UG三维设计图形虚拟重建视觉分布模型,根据分布特征结果,对吸盘挂钩UG三维设计图形进行虚拟重构。仿真结果表明,采用该方法进行吸盘挂钩设计的纹理渲染能力较好,提高了吸盘挂钩的三维图形设计水平。