融合构型查找表与邻接查找子表的改进MC方法

针对医学图像三维可视化中移动立方体面绘制算法（marching cubes,MC）执行速度慢、效率不高的问题,提出了融合构型查找表与邻接查找子表的改进MC方法。该方法通过显性构建邻接查找子表约束体元搜索路径,使面绘制时只处理有效体元,根据邻接查找子表特点设计堆栈结构实现搜索算法,不仅提高了算法访问效率,而且减少了临时存储空间。在可视化工具包(VTK）下用改进MC方法对人体脚、胸腔、头部的CT数据集进行三维重建实验,结果表明在不损失重建质量的前提下,重建过程中遍历立方体数目缩短95%左右,重建时间缩短20%左右,提高了MC方法的执行速度和重建效率。     

基于非线性子流形的人脸识别

介绍了流形、流形学习的数学基础及其应用时的核心问题,流形学习方法用于人脸识别的技术路线;通过实例分析讨论了流形学习主流算法——局部线性嵌入(LLE)算法的优势和存在的不足;使用ORL人脸数据库进行仿真实验并将识别效果与原始图像直接分类法、主成分分析法进行比较,验证了LLE算法的有效性及优势。