单幅手绘草图重建三维模型方法研究

提出从单幅手绘草图快速生成三维模型的方法,对输入草图进行在线识别与规整,将草图转换为规则的几何图形.然后提出二维图形向三维模型转换的映射机制,完成三维信息的添加.最后进行实验验证,结果表明可自然高技地完成手绘筒田的三维重建.     

融合熵和势能的手绘草图特征描述方法

为更加深刻地刻画手绘草图中的形状主题,并使特征描述方法具有一定的平移、缩放和旋转不变性,提出了一种基于熵和势能的手绘草图特征描述方法.该方法首先提取手绘草图的关键点,并对每个关键点的周围区域进行分块,计算其信息熵;然后根据关键点像素在手绘草图对象中的位置,计算其像素势能,从而获得融合了熵和势能的关键点特征描述向量;最后将训练集中所有图像的全部关键点特征描述向量聚类形成视觉码书,每一幅手绘草图均表示成基于码书的特征描述向量.实验结果表明,文中方法能较好地描述手绘草图的形状特征.     

基于草绘和手势的着装系统

当前虚拟着装工具大多采用WIMP界面,操作复杂,难以学习.而手绘界面是一种更简单、快速的交互方式,更适合概念设计.本文设计并实现了基于草绘和手势的着装原型系统.用户通过手绘的方式直接在3D虚拟角色模型上勾画出衣服轮廓线.系统采用基于尺度空间的角点检测方法准确地预处理和分割轮廓线.利用衣服轮廓线到模型之间的距离推算衣服内部网格点到模型之间的距离信息,由此构建衣服曲面.为加速计算距离值,通过对距离场信息建立索引改进了其存储和访问效率.同时该原型系统允许用户使用手势对衣服轮廓线进行编辑,并且设计和实现了手势训练     

基于背景-前景分离模型的图表手绘信息识别

在各类文档、资料、报表中,许多数据使用图表进行表示,对图表进行自动识别和信息提取成为图形 识别和文档图像处理中一个重要的研究分支.本文提出了一种基于背景-前景分离的方法,针对司机日志图表中 的手绘折线信息,实现准确的信息提取与高精度识别.这种方法使用启发式规则分析和连通体分析将印刷体图 表的背景信息与手绘折线的前景信息相互分离,利用印刷体背景提供的刻度信息对手绘折线进行精确识别.同 时提供了良好的容错机制,降低手绘随意性造成的识别误差,并精确定位各种手绘错误造成的识别冲突,保证了 识别结果的有效性.通过4组805页测试样本集测试,本文方法的识别精度达到了90％以上.     

多工艺方案CAPP系统研究

ＣＡＰＰ生成多工艺方案是实现ＣＡＰＰ与ＰＰＳ集成的需要,本文分析了基于制造资源模型生成多 原理,讨论了多工艺路线的表示方法,提出了一种生成多工艺路线的启发式方法,开发了原型系统并进行了验证。     

基于草图的工程图纸检索条件输入

提出并初步实现了一个面向图纸管理、采用在线图形模糊识别方法和相关反馈技术的手绘图形输入工具。给出了基于笔画速度及曲率变化的特征点检测方法及基本图元的几何识别特征。由于草图具有的模糊特性会造成对用户检索意图理解的偏差,引入模糊集合,定义了基本图元的模糊识别隶属函数。根据模糊集合的隶属度自动地完成草图识别,利用模糊集的距离预测用户的输入意图。在图档管理系统中的应用表明：手绘草图的输入及图元的模糊识别具有很好的实用价值。     

基于卷积神经网络的手绘草图识别

针对目前手绘草图识别难度大,识别准确率低且主要以手工提取特征为主,提出一种新的卷积神经网络结构DCSN( Deeper-CNN-Sketch-Net) 进行手绘图像识别。DCSN 模型是根据手绘草图的特点进行设计,如在首层采用了更大的卷积核获取草图的结构信息和更小的步长尽可能多保留特征信息,通过增加网络层数加深网络深度等。为进一步提高识别准确率,针对手绘草图的特点提出了两种新的数据增强方法,小图形缩减策略和尾部移除策略增加数据集的多样性,并利用扩充的数据集训练DCSN 网络。经实验验证,所提出的模型在目前最大的手绘图像数据集上可以取得70． 5% 的识别准确率,超过了目前存在的几种主流的手绘草图识别方法。     

基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.      

入侵检测规则动态生成研究

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.本文提出了一种针对网络入侵检测事务流的实时动态规则生成方法.该方法解决了当前主流关联规则生成算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规则和频繁集产生等问题.实验结果表明,文中所提出的方法在规则动态生成和对网络异常情况的检测方面都显示出比较好的性能,相对Snort入侵检测系统,平均提高10%左右的检测精度,克服了Snort系统在异常检测方面的局部缺陷.     

多星多载荷联合调度问题建模研究

在对多星多载荷联合调度过程及约束条件分析的基础上,从约束建模及启发式调度规则设计的角度对多星多载荷联合调度方案生成中的关键问题进行了深入研究,建立了基于阶段优化的多星多载荷联合调度模型,提出了基于规则的启发式构造算法。     

Spatio-temporal Compensation Based Object Detection for Video Surveillance Systems

Moving object detection in video surveillance is an important step. This paper addresses an automatic object detection algorithm based on spatio-temporal compensation for video surveillance. Temporal difference of the pairs of two frames with a k-frame distance is utilized to obtain coarse object masks. Usually, object regions in these coarse masks have discontinuous boundaries and some holes. Region growing with the distance constraint is proposed to compensate these coarse object regions in spatial domain, followed by filling holes. The added distance constraint can prevent object regions from growing infinitely. The proposed filling holes method is simple and effective. To solve the temporarily stopping problem of moving objects, temporal compensation is proposed to compensate the object mask by utilizing temporal coherence of moving objects in temporal domain. The proposed detection algorithm can extract moving objects as completely as possible. Experimental results have successfully demonstrated the validity of the proposed algorithm.     

Method of Monitoring Wearing and Breakage States of Cutting Tools Based on Mahalanobis Distance Features

The Mahalanobis distance features proposed by P.C.Mahalanobis, an Indian statistician, can be used in an automatic on-line cutting tool condition monitoring process based on digital image processing. In this paper, a new method of obtaining Mahalanobis distance features from a tool image is proposed. The key of calculating Mahalanobis distance is appropriately dividing the object into several component sets. Firstly, a technique is proposed that can automatically divide the component groups for calculati...     

褶皱正交剖面的计算机辅助编绘

文章以巢湖市北部山区平顶山向斜为例,通过详细的野外调查,在进行精准的地质构造填图的基础上,对绘制正交剖面的过程进行了概括,并提出了计算机辅助编绘褶皱正交剖面的方法,其结果与手工绘制的正交剖面进行了比较,结果吻合.该法在保证精度的前提下提高了效率,为相关褶皱构造研究和实际应用提供了参考.     

基于注意机制的仿生人体动作识别

针对已有的仿生动作识别系统计算量大、耗时长的问题,提出了在系统中加入注意机制的方法.该方法模仿注意机制在人类视觉中所起的重要作用,将视频中运动目标的活动区域作为视频图像的显著区域划分出来,然后结合视频图像的显著区域获取不同动作的特征模板.此方法在一定程度上克服了视频的背景噪声对系统性能的影响,同时更准确地模拟了人类视觉机制.实验结果表明：该方法能较好地改善人体动作识别模型的识别速度和识别结果.     

基于领域本体的文档自动摘要算法

介绍了一种以潜语义分析模型为基础，辅之以领域本体的文档自动摘要算法.该方法在传统的基于统计的奇异值分解算法基础上，通过领域本体引入了文档主题识别以及概念相似度计算，更好地用形式化的方式描述了文档的主要内容；在文档主题和概念相似度的指导下，使用统计方法和启发式规则抽取文档中的关键句子作为摘要，并通过实验证明提高了摘要的质量.     

一种改进的脑电癫痫波自动分析系统

脑电癫痫波的自动检测与分类是具有重要临床意义的课题。现存的算法大都着重于对棘、尖波形的检测 ,而忽略了慢波所包含的有用信息。为满足临床要求 ,论文提出了一种改进的脑电癫痫波自动分析系统。系统采用“分层次、多方法”的检测策略 ,兼顾了各种癫痫病理波形 ;整个处理过程综合应用了自适应预测、小波变换、人工神经网络、启发式规则等多种信号处理方法。经临床数据测试 ,该系统对癫痫波的总检测率达 83.6 % ,误检率为 1.1%。通过分层次处理 ,运用多方法的结合 ,可以提高检测敏感度和特异度 ,减少计算量 ,适合对长程脑电数据进行分析     

一种多智能体联盟协商的跨单元工件调度方法

针对工件在单元制造系统中由单元间转移带来的跨作业单元调度问题,提出一种基于多智能体联盟思想的跨单元工件调度方法（multi-agents coalitions,MAC）,考虑跨单元柔性路径的情况,采用多智能体的协商机制,分阶段组建联盟,基于联盟进行协商调度,确保优化性能的同时减少通信量开销.通过实验对算法进行验证,实验结果表明本文所提方法在平均延迟性能方面优于常见的组合调度规则方法.