摘要:在现有Delaunay三角网生长法的基础上进行改进,提出了一种三角网生长算法.该算法对大规模点云进行等格网分块,自适应确定搜索范围.通过在构建过程中对生成的基线进行分组和排序,动态删除封闭点,提高了构建三角网的速度;通过在整个点集范围内进行搜索,避免了通过插值所产生的误差和模块之间的拼接过程.利用此算法对大规模LiDAR点云数据进行构网,结果表明了该算法的有效性.

摘要:提出了一种交互式的时空一致性视频抠取方法,能够有效地从视频序列中提取出移动的前景目标.只需在视频体上简单地勾画时空的前景和背景线条,然后构造一个拉普拉斯方程驱动线条在三维的视频体上进行扩散,得到一个粗糙的抠取结果.随后,采用一种新颖的保持时空一致性的抠取技术,利用局部的统计信息和邻域信息,通过少数的迭代即可收敛到全局最优的抠取结果.最后,最优化一个新的全局代价函数在整个三维体上重建前景颜色,如实地保留了抠图结果的时空连贯性.算法的每一步计算都可转化为线性方程组进行求解,因此对于千万像素级的视频数据,也能快速得到高质量的抠取结果.通过对复杂的视频序列进行测试,展示了高质量的抠图结果和算法的高效性.

摘要:图像适应是指将高分辨率的数字图像显示在手机、PDA等屏幕较小的显示终端上的过程.提出一种全新的基于网格参数化的图像适应方法,该方法的关键在于把图像表示为特征网格,从而将图像适应问题转化为网格的参数化,即求取一个与该特征网格同拓扑,且具有目标屏幕尺寸的网格.为了突出图像中的重要物体,该方法建立了源图像对应的特征网格与图像显著度的关系;通过优化基于显著度伸长的网格参数化的能量来求解适应图像的网格;然后借助纹理映射生成适应图像.另外,该方法在参数化的过程中增加了对显著区域和背景结构的约束,能够在保持并增强图像中重要物体的同时,使适应图像的结构不发生明显形变.该方法能够方便地处理具有复杂背景和包含多目标物体的图像的适应问题.实验结果显示了该方法的有效性.

摘要:层次有向包围盒(object oriented bounding box tree,简称OBB-Tree)在碰撞检测、实时绘制等诸多场合有着广泛的应用.研究了实体网格模型的层次有向包围盒的构建问题,提出了新的优化求解方法.首先以属于层次包围盒但不属于实体网格模型的这部分外部空间体积作为误差,并给出基于硬件加速的误差计算方法.其次,将层次包围盒的构建问题转化为变分逼近问题,通过求解全局误差最小来最优的层次有向包围盒.在优化计算上,我们提出在同层内采用Lloyd分簇迭代与在层次间采用类似MultiGrid的往复迭代相结合的方法.与前人的结果比较,此方法可以生成对原实体网格模型包裹更紧密的层次有向包围盒逼近,在碰撞检测的实际应用中,使用此方法构建的结果可以减少碰撞检测的计算时间提高检测效率.

摘要:V-系统是一类由分片多项式构成的正交函数系,函数系中既有连续函数又有间断函数.它既能用于信号处理,也能适应几何图组整体表达,在计算机辅助几何设计(CAGD)中可以精确重构几何造型信息,做到消除Gibbs现象,从而可以进行复杂造型的整体特征分析.利用三角域上V-系统进行三维复杂几何模型的重构实验,实验结果表明,V-系统对复杂的、连续间断并存的几何信息重构特别有效,这与经典的连续正交函数系及强间断的Walsh及Haar函数系有本质的不同.

摘要:汉字的基本特征表示是笔段,提出一种基于多边形逼近和有限状态机的笔段提取-合并算法.该算法首先找到笔画的拐点(最小内角值小于指定阈值),然后分别寻找拐点两侧曲线段上的拐点,反复执行,直到再也找不到拐点为止.依次连接一个笔画中所有曲线的起点和终点,就形成了该笔画的笔段系列.随后,运用有限状态机描述并判定笔段的状态,并以此判定笔段的合并要求,以最大限度地减少冗余笔段.实验表明,这种算法具有较低的计算复杂度和很好的逼近效果,能适应手写汉字的笔段提取合并要求.

摘要:凭借着高性能的计算机、高分辨率的数码照相机以及成熟的照片编辑软件,用户可以轻松地按照自己的意愿来修改数字图像.由于成功的伪造不会在图像上留下篡改的视觉痕迹,也就不会被人眼所感知,但是也会不可避免地留下一些修改过的电子痕迹.大多数的伪造会在篡改图像之后采用边缘和区域平滑的方法来使图像显得完整、统一.描述了图像在修改前后的区别,之后将引入"不和谐点"的概念,然后提出了一种在图像的任意地方自动检测平滑区域的方法,以表明可能存在的篡改.该技术方法不需要嵌入任何信息.

摘要:提出了一种基于流形学习与隐条件随机场(hidden conditional random fields,简称HCRF)的动作识别方法.算法提取人体剪影作为输入特征,采用有监督的保持邻域嵌入(neighborhood preserving embedding,简称NPE)的子空间学习算法获得高维运动特征的低维流形表示,基于HCRF建模运动特征与动作语义之间的映射关系.在降维过程中,通过保持数据的局部邻接关系,NPE可以获取动作特征在低维流形空间上的本质分布特性.与HMM(hidden Markov model)等产生式模型相比,HCRF侧重从样本数据中抽取共有特征以获取正确的分类边界,不需要假定观测过程条件独立,可以更加自然地对动作的时空邻域关系进行建模.实验结果表明,即便对于特征差异较大或存在噪声干扰的动作序列,算法也能取得较好的识别效果.

摘要:为了从医学体数据直接构造四面体网格,提出一种基于栅格的网格生成算法.该算法的主要思想是从背景栅格中提取并填充代表区域边界的等值面.首先,对医学体数据进行预处理与采样,构建一个背景栅格.其次,用对偶方法从栅格提取三角表面网格,用于分段线性逼近等值面.然后,对栅格中所有位于等值面之内或与等值面相交的立方体,用预定义的模板分解成四面体单元.最后,用Laplacian平滑技术优化四面体网格.在均匀网格的基础上,研究了自适应网格生成算法,在保持网格几何精度的同时精简单元数量,以提高有限元计算效率.给出了从CT数据生成人体股骨远端四面体网格的实例,该网格模型被用于虚拟膝关节镜手术.

摘要:提出一种粒子滤波方法中粒子样本采样方法,旨在用较少的粒子数描述高维状态变量的后验概率分布.首先,研究特定人机交互条件下操作者的认知心理特点和人手运动特点,在此基础上提出了状态变量微观结构的基本概念;然后,进一步探讨描述微观结构的一般方法;最后,提出了基于状态变量微观结构的粒子采样方法和改进的粒子滤波跟踪算法.状态变量的微观结构为采样算法的设计提供了一种统一、高效的数学模型,以此为基础的采样算法可以有效避免对质量比较差的粒子样本进行大量采样.为了验证算法的有效性和性能,进行了大量实验,结果表明,与传统的粒子滤波方法相比,采用少量的粒子样本就可以达到较高的跟踪精度.

摘要:字幕信息有助于观众对音视频内容进行理解,在音视频文件中起着不可或缺的作用.针对自动字幕生成系统的要求,提出了一种灵活、高效的语音端点检测算法,可以在复杂背景噪声的情况下,从连续的音频信号中提取语音端点.将短时能量、短时过零率、短时信息熵这3种基本音频参数进行结合,形成新的音频特征参数:短时能零熵(EZE-feature),在结合了音频信号时域特征和频域特征优点的同时,规避了它们各自的不足.在此基础上,还提出了一种环境自适应的语音端点判定算法,在端点检测过程中对背景噪声进行实时分析,并根据背景噪声的变化对短时能零熵参数进行调整.该语音端点检测算法已被成功应用于自动字幕生成系统中.

摘要:提出了基于模拟退火的过程挖掘算法.该算法对工作流模型中包含的非自由选择结构和重名任务进行挖掘,同时在挖掘结果中产生隐含的任务.对本算法进行初步的实现及验证,并分析了算法的效率及优缺点.

摘要:无线移动Ad Hoc网络是一种不依赖任何固定基础设施的移动无线多跳网络.由于其动态性和资源的限制,在Ad Hoc网络中提供多路径路由是一个重要的研究课题.描述了一种Ad Hoc网络中基于信息熵选择的稳定多路径路由算法(stability multipath on-demand routing,简称SMDR),提出了路径熵的度量参数,并利用路径熵来选择稳定的、长寿命的多路径,减少了重构路由的次数,从而在网络拓扑频繁变化的Ad Hoc网络环境中较好地提供QoS保证和提高数据传输率.仿真结果表明,SMDR协议改进了分组传输率、端到端时延和路由负载率.SMDR协议为解决动态的Ad Hoc网络多路径传输提供了一种新的有效途径.

摘要:支持向量回归作为一种新的学习方法,在用于时间序列建模与预测时具有较好的泛化性能和预测能力.在支持向量回归建模的过程中,参数的选择对于模型的准确性至关重要.针对目前支持向量回归模型参数优化中存在的问题,提出一种面向时间序列预测的支持向量回归参数选择方法.根据时间序列及其预测的特点,对传统的交叉验证方法进行了改进,在保证时间序列预测方向性特征的基础上,充分挖掘有限样本所包含的信息,并将之与(-加权的支持向量回归相结合以选择好的模型参数.典型时间序列上的实验结果表明了所提出的支持向量回归参数选择方法的有效性,该方法在用于时间序列预测时取得了良好的效果.

摘要:提出基于场的重新三角网格化和多分辨率表示生成算法.首先,在原三角网格模型上建立拉普拉斯标量场,据此生成两组夹角为60(的流线.然后,从这两组流线构造以菱形面为主的网格并三角化得到三角基网格.最后,在基网格的基础上,再次使用流线技术对原始数据进行向上重采样,得到模型的多分辨率表示.一般地,基网格的三角形接近等边三角形,实验也表明该方法能够得到较高质量的结果.

摘要:提出了一种基于分离包围盒(SBVs)的快速碰撞检测方法.SBVs的空间形态和位置由两个模型的最优分离平面所决定,这使得它不仅可以快速检测出分离模型,而且在模型相交的情况下能够有效地缩小精确检测的范围.为了能够快速计算SBVs,设计并验证了一种基于SVM的近似计算SBVs方法.最后将SBV和图形硬件的计算优势结合起来,以实现复杂模型相交区的穿刺查询.实验结果表明,基于SBVs的碰撞检测算法能够高效、平衡地处理无拓扑模型的分离、碰撞,尤其是穿刺等复杂情况.

摘要:在分析现有研究方法的基础上,在LUV颜色空间中利用改进的广义劳埃德聚类算法(GLA)检测并确定球场区域,提出并设计了通过足球视频的禁区和中圈区域实现摄像机标定的方法.利用球场主色,去除了含有球场色的区域并同时虑掉了球场标志线等与球员和球无关的信息,然后使用线填充算法实现球员的连通区域的提取,并最终获取了球员的位置坐标.实验结果验证了算法具有很好的效果.

摘要:基于三角形和四边形网格上Laplace-Beltrami算子、高斯曲率和平均曲率的离散及其收敛性分析,提出了一种使用四阶几何流构造几何偏微分方程Bézier曲面的方法.使用该方法构造出的Bézier曲面既具有几何偏微分方程曲面的最优性质,同时又满足G1连续性.算法收敛性的数值实验表明该方法是有效的.

摘要:基于特征造型技术的三维CAD系统目前已广泛应用于产品设计,同时CAE在产品设计与优化中也起到了越来越重要的作用.而有限元是最为广泛使用的CAE方法之一.由CAD系统建立的模型在进行有限元分析之前,通常需要根据分析需要对模型进行简化,如何分析模型简化前后对有限元计算结果的影响程度是CAD模型到CAE模型自动转化的首要步骤.将模型因特征的简化而形成的各种状态的模型称为多态模型.针对确保一定分析精度,节省计算资源的需求,根据有限元误差理论提出了分析不同简化模型对有限元分析结果造成的误差的方法,且通过数据实例得到验证,根据误差分析方法提出模型误差层次的概念,为有限元领域中多态模型的生成提供了新的思路.

摘要:虚拟下颌运动仿真系统的核心功能之一就是为用户提供快速、准确的咬合分析.首先回顾了现有的咬合分析算法的优势和不足,然后在有向包围盒树的基础上提出了新的咬合分析算法.通过推广基于分离轴定理的经典碰撞检测算法,借助启发式搜索、分支定界和Voronoi图等手段,算法可以在较短的时间内对复杂牙列模型完成高精度的定量咬合分析任务,解决了虚拟现实技术在口腔医学领域应用中的实际问题.

摘要:针对交互式系统中碰撞检测实时性、精确性的要求,提出了一种共享存储系统的并行碰撞检测算法.利用AABB包围盒较好的紧密性和包围球计算简单的优点来构建物体的混合包围体层次(S-AABB),快速排除不相交的物体以加速算法,利用OpenMP并行模型来并行遍历混合包围体层次,进一步加速碰撞检测算法.实验结果表明,与现有经典的I-COLLIDE等算法相比,该算法在效率、精确性方面具有明显优势,能够满足交互式复杂虚拟环境的实时性和精确性的要求.同时,还与已经提出的MPI及Pipelining等并行算法进行比较,从时间效率和资源消耗两个方面说明本文基于OpenMP算法的优点.

摘要:提出一种由粗到精的透视畸变最小化算法,借助大位移视图来修补目标图像.它先对大位移视点图像进行透视畸变校正后再用来补全目标图像上的丢失信息区域.首先,在平面场景的假设下,大位移视点图像通过单应矩阵进行全局变形得到初始的畸变校正.然后,由误匹配识别机制检测出初始校正的大位移视图中的残余畸变.在颜色一致性和位移场光滑性的期望下,残余畸变通过基于能量优化的重叠像素对应算法得到进一步的松弛.最后,在极线几何以及像素邻域中的位移场光滑性和颜色一致性的约束下,信息丢失像素按照特别定义的修补优先级函数依次得到恢复.泊松图像融合算法被用于消除修补区域与其周围像素之间可能存在的鬼影现象从而得到无缝的修补效果.实验表明,该方法优于已有的图像修补算法,且能够修补含有复杂结构信息的较大受损区域.