基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

基于局部时序特征的细胞视频动态形变度量和分类

使用植皮手术后小鼠的淋巴细胞作为研究目标,针对其动态形变提出一种局部形变特征,用于提取细胞形变过程中的时序信息和空间信息.该特征提取算法被应用在淋巴细胞形变数据集上,并与多个基于图像特征的形变度量算法进行了比较.实验结果表明,局部形变特征能根据形变特性准确分类细胞,在度量和分类细胞动态形变方面比基于图像特征的算法更加有效.      

基于模型动态切换的运动目标实时跟踪

针对视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于模型动态切换的实时跟踪方法.在运动目标分割之后,跟踪系统有效判定运动目标的遮挡状态,对未遮挡的运动对象采用基于区域的跟踪模型,对于相互重叠的运动对象采用基于SIFT特征的窄基线图像匹配模型.基于区域的跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测属性,实现快速地跟踪.基于SIFT特征的图像匹配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的有限运动范围,实现快速的窄基线小范围SIFT特征匹配和跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂遮挡场景下的多目标实时跟踪.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

基于傅立叶描述符优化形变轮廓插值的步态识别研究

针对现有步态识别算法在步态周期变化时不能很好地保留瞬时信息的问题,提出了一种基于傅里叶描述符优化形变轮廓插值方法。首先,对人类轮廓的周期性形变进行建模;然后,将基于傅里叶系数乘积的新度量作为闭合曲线之间的距离度量,并利用帧插值方法近似识别半周期的起始帧和结束帧;最后,利用步态距离完成最终的步态分类。在OU-ISIR和CASIA步态数据库上的识别精度可分别高达99%、87.34%,分析结果表明,提出的算法在步态周期变化时依然能保留瞬时信息,对行走速度上的轻微变化具有更好的鲁棒性,并且大大降低了整体计算复杂度。     

基于SIFT特征点的目标跟踪算法

提出一种结合背景建模方法和基于SIFT特征点匹配方法的目标跟踪算法,该算法首先使用背景建模方法获得目标区域,然后对目标区域进行SIFT特征点提取,再利用特征点匹配方法实现视频目标跟踪,为了减小误配点,采用RANSAC方法来消除误配点。最后对算法进行了实验,实验结果表明,该算法可有效跟踪运动目标。     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

一种对阴影鲁棒的背景建模算法

为消除前景图像的阴影,提出了一种基于尺度不变局部三元模式(SILTP)的视频图像背景建模算法。该算法利用图像帧级、图像块级和像素级三级信息进行设计.在图像帧级,利用全局灰度均值处理亮度突变;在图像块级,利用SILTP纹理图像基于图像块进行背景建模,快速定位前景目标大致轮廓;在像素级,用类ViBe算法检测前景目标精确边界.实验表明该算法不仅可有效消除前景图像的阴影,对复杂场景亦具有较好适应性.     

非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法

针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解, 提取的特征序列不连续, 导致轮廓提取效果差的问题, 提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法. 首先, 对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理, 获取人体特征提取图, 设计一种人体运动序列顺序概率图模型, 以保证特征序列提取的连续性; 其次, 构建人体肢体外观模型, 基于该外观模型采用序列影像高精度轮廓提取算法提取当前人体运动动作帧的轮廓线. 实验结果表明, 该算法能提取连续的特征序列, 提取的人体姿态轮廓精确度较高, 且具有较高的效率和鲁棒性.     

基于C-V模型的运动目标水平集提取方法

针对视频图像中的运动目标检测问题,提出了一种基于C-V模型的运动目标水平集提取新方法：使用改进的帧间差分法对运动区域进行初始检测,通过相邻视频帧的相减,选用自适应阈值判断出当前视频帧中的运动目标像素;经形态学处理后通过定义最小化能量函数构建运动目标轮廓提取的水平集C-V模型,实现运动目标轮廓的提取。实验结果表明,本文所提方法的边缘准确率和检出率更高,能够更有效地提取运动目标。     

基于弹簧质点模型的织物变形仿真技术

讨论了一种基于弹簧质点模型的织物变形仿真技术，并提出了一种变形约束技术．在建立弹簧质点模型的基础上，通过受力分析得到织物变形的动力学方程，采用Runge-Kutta算法结合变形约束求解其方程，实现了织物变形仿真．用很少的运算时间取得了满意的仿真结果，证明了本弹簧质点模型的实时性．     

具有沉浸感的毛笔书写行为实时仿真

提出一种毛笔书写行为的实时仿真技术.在毛笔的几何外形方面,采用了骨骼蒙皮的建模方式,并提出一种骨骼旋转参数的快速算法,从而实现了笔头在运动过程中的弯曲和扭转两种变形效果;在水墨效果方面,采用了基于粒子系统的墨水扩散模型,能够灵活地控制墨迹在纸面上的浸染效果.基于上述技术,使用头戴显示器和力反馈设备,实现了一个毛笔书写仿真系统,具有很好的实时性和沉浸感.      

老采区及地表残余变形对建筑物的影响

浅部开采条件下地表残余变形分析是岩层移动领域的一个棘手问题．通过老采空区影响下地表残余变形和地基承载能力变化对地面新建建筑物的影响分析,提出了老采区上方新建建筑物地基稳定性计算公式、岩层移动参数、评价方法．应用鹤岗市和谐花园小区建筑物实例进行了验证．     

基于B曲线插值约束的曲面变形技术

在CAD／CAS领域，随着基于样条曲线的模型逐渐成为主导趋势，进一步带动了高度自由曲面建模技术的发展．目前有关曲面的大量的研究致力于从标准显式曲面的几何参数生成到隐式曲面的基于边界的挤压变形处理，并产生了一系列有效的算法．然而，其繁琐的几何参数输入、过于复杂的数学计算局限了设计者的使用．笔者描述了直观、自然的自由曲面绘制，以及基于曲面上B样条曲线插值约束的曲面变形技术，从而进一步高效地实现了自由曲面的整体修改操作，并通过实验检验了其高效性．     

一类单阶段混合制造系统的调度

研究了一类单阶段混合制造系统的建模、分析与调度问题，这类系统既包含离散事件动态，也包含连续时间动态，前者用排队网络描述，后者用微分方程描述。不仅考虑了这类系统的最优控制问题，而且考虑了工件进入生产线的最优时间，并用一个复杂的优化模型描述，同时给出了一个两层优化方法，内层给出对给定工件序列的最优控制，而外层用一改进的遗传算法求解工件进入生产线的最优时间序列。若干仿真实例说明了算法的有效性。     

基于本体的工作流抽象模型

基于本体的抽象模型框架, 提出一种工作流的感知建模方法, 通过感知特定领域中实际运行的具体工作流获得构建该领域工作流抽象模型的知识, 既可为工作流模型的设计提供共享和重用机制, 也可直接构造该领域的工作流抽象模性, 实现工作流的部分或全部自动化运行. 并给出了工作流行为本体类和行为关系本体类的定义,  形式化地描述了两个本体类的动态构建和扩展过程, 同时给出了在基于本体抽象模型框架下的工作流抽象建模过程.     

隐马尔科夫测量场在区域跟踪中的应用

为了提高复杂背景下视频对象跟踪的有效性和鲁棒性，提出了一种基于隐马尔科夫（HMMF）模型与特征一空间联合分布的视频序列对象跟踪算法，其特点是将视频序列的对象跟踪问题描述为将当前帧分割为跟踪区域和非跟踪区域的动态图像分割问题．基于HMMF模型，将最优标记场估计问题转化为连续函数最优化问题．同时，将跟踪区域和背景区域的特征-空间联合概率分布作为贝叶斯估计中的条件分布，并且引入了改进的快速高斯变换来高效地估算分布函数．实验表明，这些技术使得跟踪算法对区域的局部形变和遮挡具有很高的鲁棒性，且具有较高的效率．     

中腹摆弹臂的递归学习输入成形振动抑制方法

改变传统大口径舰炮旁侧路的复杂供弹模式,提出了一种应用中心单线摆弹机理的中腹供弹方式,针对中腹摆弹机构的动力特性分析,在摆弹臂变形场的描述中计及了纵向变形的二次耦合项,建立了中腹摆弹臂的一次近似刚-柔耦合动力学模型;并提出了基于一次近似理论的递归学习输入成形控制方法,联合PD反馈控制对中腹摆弹臂残余振动的抑制进行了研究,通过对不同射角下中腹摆弹臂残余振动控制的数值仿真,表明递归学习输入成形方法对大变形情况下中腹摆弹臂的振动具有显著的抑制效果.      

联合slipBERI与D-InSAR技术的青海省玛多县地震形变场提取与模拟

针对2021年5月22日青海玛多县Ms7.4地震震区形变信息、形变特征以及滑动断裂特性的提取与模拟等问题,获取了玛多县地震区的Sentinel-1A影像,采用双轨差分干涉法,并优化各项参数,提取出同震形变场,利用slipBERI(slip from Bayesian Regularized Inversion)方法对断层的几何参数及形变场进行反演和模拟。结果表明：玛多地震同震形变场的形状近似于一个椭圆,断层整体呈西北-东南走向,其上部为沉降区,下部为隆升区,最大LOS(line of sight,视线向)形变分别为0.65m和0.81m。地震形变场的运动主要以东西方向的水平运动为主,并伴有明显的左旋走滑,断层上下方相对视线向运动可达1.50m,表明此次地震的地表破裂有明显的错位移动。通过分析形变信息和地表破裂特征,可以判断该破裂带位于巴颜喀拉块体,为昆仑山口-江口断裂,反演结果与观测结果相符,这表明观测结果较可靠。