语义特征造型的特征识别策略

特征识别是语义特征造型系统面临的一个难题。尤其是当遇到复杂的拓扑结构或是较多的特征数量时,如何提高特征识别的效率以及采取何种识别方法,成为该技术领域的热门课题之一。通过运用BAM神经网络检测技术,提出了一种全新的特征识别策略,有效解决了CAD／CAM系统的性能瓶颈问题。     

逆向工程三维点云数据后处理与模型的重建

逆向工程中获得的测量数据一般比较大,后处理部分的主要任务在于如何通过离散的三维点云数据来建立实用化的CAD模型,本文详细介绍了三维点云数据后处理流程以及CAD模型的重建过程。     

基于SIFT算法的图像配准综述

SIFT图像配准是图像处理领域的一项重要技术,在遥感测绘、目标识别、图像及视频检索、导航制导和场景分类等多个领域应用广泛。在对现有SIFT图像配准文献研究的基础上,介绍了经典SIFT算法,将各种SIFT改进方法划分为基于特征点提取的改进和基于图像匹配的改进两类,对各类型的改进方法进行了系统阐述。介绍了点特征图像配准算法性能评价指标,展望了该算法的研究前景。     

基于特征匹配与 CNN 的浮动验证码识别研究

为有效识别浮动验证码,提出一种基于特征匹配与卷积神经网络的识别方法。首先使用特征匹配的方法得到匹配特征点,结合交叉匹配算法与 K 近邻匹配算法滤除错误匹配;然后对特征点进行聚类及投票分析,得到待识别字符区域,将其分割得到单个字符;最后在 mnist 手写数字数据集的基础上加入英文字符,构建卷积神经网络模型,将数据集送入模型进行训练。对 10 000 张浮动验证码进行测试,结果表明,该方法对浮动验证码的识别准确率达 95%,且构建的训练集具有可扩展性,可进一步应用到其它类型的字符识别中。     

基于轨迹提取和特征提取的数字图形识别

本文对基于轨迹提取和特征提取的数字图形的识别进行了分析,提出使用特征网络来组织模式,并设计了算法用以将新模式整合进特征网络中,从而建立起了一个简单的计算机学习模型。     

多尺度特征融合的钢坯红外成像测温系统实验设计

针对冶金加热炉内钢坯温度测量,设计了基于多尺度特征融合的红外成像测温系统。首先,依据测温方式及应用现场环境,设计了测温系统整体结构;然后,根据系统测温原理和温度标定实验,推导系统测温模型,并建立图像灰度与目标温度的映射关系;最后,针对钢坯目标的识别问题,提出了一种基于多尺度特征融合的语义分割模型,实现了对钢坯目标的有效识别,识别准确率达到94.89%。实例验证结果表明,该测温系统可以实现炉内钢坯表面温度的测量,符合冶金领域实际应用和人才培养需求。     

基于单幅图像的人脸三维建模研究

由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值,使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。文中先采用AdaBoost算法进行人脸检测,判断输入图像中是否含有人脸;接着,采用ASM模型对含有人脸的图像进行特征点提取;最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整,实现了一种基于单幅图像的建模方法。     

基于多特征融合的活动识别算法

基于可穿戴传感器的人体活动识别技术在许多领域应用广泛,从人体活动信号中提取丰富的特征是提高活动识别准确率的关键技术之一.为此,提出基于傅里叶描述子(FDs)、局部二值特征(LBP)和小波能量谱(WES)的融合特征提取人体活动的详细信息.为提高识别系统的可靠性,去除对识别精度没有影响的冗余特征,引入过滤式选择算法Reli...     

基于骨骼数据特征的人体行为识别方法综述

人体行为识别是人工智能领域的一个研究热点,相对于视频、运动流等数据,人体骨骼数据具有简洁性和矢量计算的高效性.从基于传统机器学习的手工特征提取方法和基于深度学习的深度特征提取方法两方面对基于骨骼数据的人体行为识别相关研究进行综述.将手工特征概括为物理属性特征和统计属性特征,将深度特征按卷积神经网络、循环神经网络、图卷积...     

基于视觉的道路图像识别技术研究

道路图像识别技术在智能车辆、辅助驾驶、移动机器人等领域中得到了广泛应用,基于视觉的道路图像识别技术已成为众多学者研究的课题。介绍了几种不同的道路识别技术,并着重对基于特征的方法进了阐述,提出了基于区域特征的分水岭算法及改进方法,然后就道路图像的边缘检测进行了分析,最后给出了该领域的研究方向和发展趋势。     

A Definition Formalism of Machining Features for DFM

特征技术在设计和制造中的成功应用取决于其形式化理论的建立．本文从形式化定义和可制造性分析两个方面研究了面向制造设计中制造特征的形式化描述方法，提出了基于设计几何材料去除操作选择和规划的相关制造特征定义，给出了相应的可制造性分析算法框架．所提出的方法为基于特征的ＣＡＤ／ＣＡＭ集成，尤其是为设计自动化的实现提供了一种新的思路．     

Feature-based multiresolution techniques for product design

INTRODUCTION 3D CAD systems for the feature-based B-rep solid models (Choi et al., 2002; Kim et al., 2003; 2005; Koo and Lee, 2002; Lee et al., 2004; Lee, 2005a) are becoming more suitable for CAD when compared with the conventional polygon-based mul- tiresolution modelling in computer graphics (Cignoni et al., 1998; Schr?der et al., 1992). As illustrated in Fig.1b, the object of the feature-based multiresolution modelling is a solid model where the suppressed ob- jects are form feat…     

Product information platform based on STEP

The intemational standard ISO 10303.called STEP.has been used to deal with problems in the ex change of product models and the associated data between difierent computer-aided systems.A platform based on STEP for managing product information is presented.This platform includes three components:a product geometry information model,a product feature model and a product visualization model.An information extracting pattern,in which information is extracted from low level elements to high level ones,is adopted in establishing the product geometry information model.Relative elements lists are created based on the extracted product information.With the traversing of these lists,feature extraction methods are proposed,which take advantage of boundary information in product model and avoid the determination of concavity and convexity of curves.Information correlating to features iS stored in a structure named as feature block and the product visualization model iS founded from it.The feature block is used in the platform for information communication and synchronous update among the three components.     

3D打印技术在汽车CAD课程中的应用探究

为了进一步提高教学质量、重点培养学生的专业CAD技能、加深学生对汽车行业规则的理解,我们对汽车CAD课程的建设进行了新的尝试,使用汽车行业内广泛使用的CATIA作为主要教学内容,并引入了3D打印技术作为CAD技术的延伸,将CAD模型制作为真实的物理模型,调动学生的学习兴趣,提升课程的教学质量。     

基于聚类分析的数据挖掘技术在设备故障模式识别中的应用

基于设备的历史点检数据,应用基于聚类分析的数据挖掘方法对故障的特征向量组和故障的模式识别和匹配进行了探索,为设备的预警和预知维修奠定了基础。最后,基于这一方法建立了故障模式识别模型,并以某石化公司的具体设备为例,讨论了该模型的应用。     

分布式CAD环境中基于操作语义的实时协同设计

提出了一种应用于分布式CAD环境中的基于操作语义的协同设计模型. 主要目的是为了减少数据转换的耗时量以及降低对网络带宽的需求, 从而改善协作能力, 提高实时同步的效果. 首先回顾了实时协同设计的发展现状, 讨论了3种实时协同设计模型. 其次, 给出了操作语义的定义, 并提出了一个操作语义模型框架. 操作语义包含原始设计数据和实际操作过程, 表达CAD系统中的设计者意图和操作活动. 最后, 根据操作语义模型, 定义了CAD操作原语, 该原语可以从CAD操作中提取也可以映射成CAD操作命令; 给出了一种基于该模型的分布CAD协同体系结构, 并通过一个实例加以验证.     

双层CNN三维刚性与非刚性模型相似性分析

三维模型相似性分析是计算机视觉中的重点问题,如何构建其形状特征和对比函数是难点。随着深度学习出现,通过神经网络自动提取模型特征成为研究热点。构建了双层CNN网络,首先利用热核特征函数分别构建带有颜色的刚性和非刚性训练集与测试集,其次将数据集通过双层CNN网络进行模型训练,第一层实现类别初步判定,第二层实现同一模型刚性与非刚性形变区分。为了提高分类准确度,对初步分类错误的模型引入阈值判定,将其直接排除。通过实验分析,双层CNN网络刚性与非刚性的判别准确率达到99%。实验证明,该方法在模型相似性分析上是鲁棒的,且提取的特征不受人工干扰。     

信息论特征选择算法的改进

特征选择在模式识别技术中起着非常重要的作用，已有多种特征选择的方法，但用信息论的方法进行特征选择还是一个新的课题，MIFS算法和MIFS-U算法都是近似算法，随着输入特征的增加，特征选择性能逐渐下降．本文通过研究这两种算法，提出一种改进方法，在运算量几乎不增加的情况下，提高这两种算法的特征选择性能。