基于活动轮廓模型的人脸特征提取方法的研究

根据活动轮廓模型理论 ,提出了提取人脸面部特征的系列算法 ,特征是精确的轮廓描述而非简单的数字表达.     

基于脸部结构知识的三维人脸建模

将Sibson坐标用于局部特征分析,提出了一个新的局部形变模型.该模型具有较强的局部性,可以精细地刻画人脸个性特征,且能够根据人脸形状的先验信息进行整体控制.然后,在局部形变的基础上采用双重形变,实现了两种互补的形变算法在特征级的融合,进一步提高了建模精度.实验结果表明,本算法具有较小的重建误差和较快的处理速度,能够生成光滑、逼真的三维人脸模型.     

近似人脸全视角图生成及在特定人脸模型映射

用二维人脸照片构造三维特定人脸模型是三维人脸建模研究的热点问题,其中三维人脸纹理映射直接影响着生成三维人脸的逼真度.采用基于人脸正侧面照片特征点的分层、分部位的径向基函数重构一般人脸模型,得到部位轮廓特征明显的三维特定人脸模型,并提出了基于拉普拉斯金字塔分解的拼接图像交接处色彩融合算法,对人脸正侧面照片进行拼接融合,得到近似的人脸全视角纹理图.然后将近似人脸全视角纹理图映射到三维特定人脸模型,从而得到三维特定真实感人脸模型.实验结果表明该方法计算近似人脸全视角纹理图简单,生成特定人脸模型效果逼真,可应用于特定人脸动画制作的逼真人脸建模中.     

一种血管内超声图像边缘提取方法

血管内超声（IVUS）图像的冠状动脉血管壁内、外膜边缘提取对冠脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。针对实际IVUS图像血液斑点噪声比较严重的情况，提出一种基于超声序列图像斑点噪声抑制和活动轮廓模型（Snake模型）的IVUS图像边缘提取方法。首先采用一种时／空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理，该方法能够有效地抑制IVUS图像的血液斑点噪声；然后基于Snake模型和图像的统计特征自动提取冠脉血管壁内、外膜边缘。实验结果表明，本算法简单，准确性较高，对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强，是一种较好的全局最优化算法。     

圆环射线分解投影轮廓的三维模型检索方法

虚拟现实、可视化技术、数字化和三维图形建模的发展使互联网和专用数据库中三维模型的数量和检索需求快速增长,因此提出了一种圆环射线分解投影轮廓的三维模型检索算法。首先,对三维模型进行位姿对准、投影变换和边界提取;然后,对提取的投影轮廓用圆环射线分解的组合方法参数化,并对该参数化函数进行傅立叶分解,得到图形特征;最后,对特征描述符做相似性匹配,计算特征比较值,得到检索结果。实验表明,该种方法对三维模型的检索效果较好。     

基于多分类器融合的多姿态人脸检测方法

针对复杂背景的彩色图像中复杂姿态人脸的检测问题提出了一种基于多分类器融合的人脸检测方法.首先使用AdaBoost层叠式算法分别训练正面人脸分类器和侧面人脸分类器,将正面人脸检测结果和侧面人脸检测结果相融合得出可能包含人脸的候选区域,然后使用YCbCr空间的肤色统计模型在这些候选区域中进一步验证人脸.该算法既利用了不同姿态人脸分类器的信息融合,又利用了人脸灰度纹理特征和人脸肤色信息的融合,对人脸姿态和图像背景有较强的鲁棒性,而且处理速度很快.实验结果表明,方法可以有效提高对复杂姿态人脸的检测概率,并显著降低虚警检测概率.     

基于3D直方图联合面部特征的人脸跟踪系统

针对人脸跟踪中存在的实时性和准确性难以同时兼顾的问题,提出了一种基于三维直方图肤色模型联合面部特征提取的人脸跟踪算法,采用网格映射缩略图、运动矢量预测和搜索窗参数修正等方法来提升算法的性能,从而既提高了算法的执行效率,又保证了算法的准确性,最终实现了一套人脸跟踪系统。仿真结果表明,该系统能够克服复杂背景的影响,准确的检测出有效的人脸,并对人脸进行实时跟踪,具有较强的鲁棒性。     

一种基于GVF变形模板的椭圆提取算法

给出一种结合梯度矢量流（GVF）及椭圆变形模板的椭圆提取新算法。普通的动态轮廓算法仅提供局部的连续与正则性约束，虽然使得曲线可以灵活适应各种不同的边缘形状，但也导致轮廓强烈敏感于图像噪声及邻近边缘点，引入全局模型是改善性能的关键。给出一种新的基于椭圆形状约束的变形模板算法，其能量最小化过程也直接在椭圆的参数空间中进行，从而保证了提取结果一定是椭圆；算法与GVF相结合，大大扩展了边缘能量的捕获范围，而不致造成边缘模糊；此外，本算法容许同时提取多个椭圆，且可利用各个椭圆参数及其相关性（例如同心椭圆）等先验知识，从而实现快速、准确、鲁棒的椭圆提取，仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。     

基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制

神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具，它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法，提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法，具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算，从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。     

基于Snake模型的低对比度噪声心脏MRI图像分割

提出了一种基于Snake模型的低对比度、噪声心脏MRI图像分割算法。Snake模型通过轮廓线的变形得到感兴趣区域(ROI)的边界，但其分割结果依赖于初始轮廓线的位置，且变形曲线容易收敛于局部梯度极大值区域或从弱边界处泄漏，对于深度凹陷的区域也难以分割。通过增加局部面积能量项，扩大了Snake模型寻找边界的范围；在模糊C均值集群分类的基础上，构造模糊能量项，能够较好地处理心脏MRI图像中的弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分割实验证明了改进的模型能够有效地分割低对比度、噪声心脏MRI图像。     

基于图像的脸部模型调整及表情动画技术研究

采用一种基于图像的三维人脸模型主动调整方法,实现了三维特定人脸模型的真实感重建和表情动画生成。通过特定人脸的正面和正侧面图像上的93个人脸表情特征点,采用整体调整及基于径向基函数插值的局部调整方法对通用三维人脸模型进行几何调整,并利用变形拼接及多分辨率图像融合技术生成无缝的人脸纹理镶嵌图,实现具有真实感的三维特定人脸模型重建。改进了人脸肌肉物理模型并结合弹性约束模型,避免了在表情动画处理中由于肌肉收缩力过大导致网格三角片毁坏而破坏人脸的拓扑结构问题,其局部网格动态细分策略,使生成的表情动画更加细腻。     

基于物理的植物器官实时变形模拟

近年来,各种方法被用来模拟可变形物体的实时变形。提出了一种基于质点-弹簧系统的植物器官变形模拟方法,并根据交互式设计的要求开发了参数化的植物器官几何造型和弹簧模型生成方法,简化了质点-弹簧模型的构造。实验结果表明,该方法能够获得具有较高真实感的变形效果,能够适用于多种植物器官一般情况下的变形模拟;同时,参数化的几何曲面和物理模型生成能够满足于交互式实时模拟的需要。     

Dynamic weighted voting for multiple classifier fusion:a generalized rough set method

1 .INTRODUCTIONMultiple classifier fusion or combination has prov-enitself a powerful tool for achieving high classifi-cation accuracy with moderately discri minatingclassifiers .If only output class labels are availablethe voting fusion[1]is often used as a decisionlevelfusion. However ,the main drawback of the votingfusion is that all classifiers are considered equallyreliable and this maylead to a confident decisiontobe changed by a less reliable classifier . A possibleway of overcomin…     

虚拟场景中自然景物的真实感与实时性的研究

从真实感与实时性两个方面着手，深入研究了虚拟场景中云彩、树木等自然景物的建模及其生成算法。提出了一种基于迭代函数系统ＩＦＳ与颜色溶合的云彩模型及实时生成算法。还采用分枝与高度抽象外形的方法，对树木构造了模型，并提出了实时生成算法。目前，上述两种模型及其算法已采用ＶＣ＋＋语言与ＯｐｅｎＧＬ库函数编程，在Ｉｎｔｅｌ３００微机平台上得以实现，其实时性和真实感效果均较好。     

A rough set approach to feature selection based on scatter search metaheuristic

Rough set theory is an effective method to feature selection, which has recently fascinated many researchers. The essence of rough set approach to feature selection is to find a subset of the original features. It is, however, an NP-hard problem finding a minimal subset of the features, and it is necessary to investigate effective and efficient heuristic algorithms. This paper presents a novel rough set approach to feature selection based on scatter search metaheuristic. The proposed method, called scatter search rough set attribute reduction （SSAR）, is illustrated by 13 well known datasets from UCI machine learning repository. The proposed heuristic strategy is compared with typical attribute reduction methods including genetic algorithm, ant colony, simulated annealing, and Tabu search. Computational results demonstrate that our algorithm can provide efficient solution to find a minimal subset of the features and show promising and competitive performance on the considered datasets.     

Genetic algorithm for ,λ-optimal translation sequence of rough communication

In rough communication,because each agent has a different language and can not provide precise communication to each other,the concept translated among multi-agents will loss some information,and this results in a less or rougher concept.With different translation sequences the amount of the missed knowledge is varied.The λ-optimal translation sequence of rough communication,which concerns both every agent and the last agent taking part in rough communication to get information as much as he (or she) can,is given.In order to get the λ-optimal translation sequence,a genetic algorithm is used.Analysis and simulation of the algorithm demonstrate the effectiveness of the approach.     

Region-based multisensor image fusion method

1 .INTRODUCTIONI mage fusion can be defined as the process by whichseveral i mages , or some of their feature , are com-binedtogether to formdifferent modalities or instru-ments. It is of great i mportance in many applica-tions ,such as object detection, ATR(automatic tar-get recognition) , remote sensing, computer visionand robotics .There are various techniques for i mage fusion.The selection of the appropriate one depends stronglyon the type of application. Asi mple approach for fu-si…     

基于领域知识的模型检验方法

提出了一种基于领域知识的模型检验方法.该方法主要是采用本体论方法,将业务领域内的潜规则表示成领域知识,构成领域规则库,对领域规则采用图形化表示与使用SWRL描述相结合的方式,形成了对规则知识的内、外部表示,为领域知识的直观显示和有效推理提供基础.领域规则形成的规则库为模型检验提供了依据和复用基础,确保用户构建的应用模型满足业务领域需求.     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

用于实时变形的解剖学人体肌肉建模

多层次人体建模方法利用解剖学原理构造虚拟人，将人体模型分为骨骼层、肌肉层和皮肤层等层次，其中人体肌肉层是影响人体表面状态与变形的重要结构。本文提出了一种基于解剖学的人体肌肉层建模和变形的方法，建模方法考虑了解剖学方面的准确性并适合实时变形模拟。肌肉模型的变形采用轴变形技术与横截面变形相结合的变形方法实现。同时介绍了我们的建模工具，建模人员使用建模工具可方便地构造和编辑人体各部位复杂的肌肉体。模型可以根据建模人员不同的需要，在逼真程度和变形速度上取得满意的折中。实验表明，这是一种有效的建模方法，应用到我们的人体建模系统中取得了良好的效果。此方法也可应用于其它软组织的建模中。