基于三维点云数据的虚拟人台中间体模型的构建

利用[TC]2三维人体扫描仪采集了华东地区72名40～49岁B体型女性的三维人体数据,对[TC]2扫描获得的三维人体＊.wrl数据文件进行预处理,并建立三维直角坐标系.采用模糊逻辑算法中三角形线形隶属度函数进行噪点的过滤,将人体数据进行标准化处理,建立人体躯干部位特征矩阵.通过计算特征矩阵的均值获得人台中间体特征矩阵,经过对称化处理获得最终的人台中间体特征矩阵.采用Delaunay三角刨分算法将人台中间体特征点进行三角刨分,通过计算点或面的法线向量来光滑曲面获得最终的三维虚拟人台中间体模型.此方法可用于不同规格系列人台三维模型的制作.     

生物分子的质谱分析研究进展

简要评述质谱在以生物分子为对象的研究中的最新进展，包括生物大分子的分子量测定，蛋白质的非共价结构以及多肽和蛋白质的金属离子化。     

结构高频振动模态密度的点导纳数值计算

从测试模态密度的点导纳法原理出发,研究了结构模态密度的数值计算方法.通过有限元谐响应分析,得到结构的响应位移和响应速度,并计算出点导纳的实部,然后利用点导纳实部与模态密度的关系得到结构的模态密度.用这种方法对梁、平板、圆柱壳的模态密度进行计算,与理论值或AutoSEA2计算结果的比较表明了点导纳数值计算方法在高频范围内求解精度较高,且避免了复杂的解析计算过程,是一种简便有效的求解模态密度的方法.     

三维Laplace方程的虚边界配点求解法

针对三维Laplace方程的几种边值问题,采用基于单层位势和双层位势2种方式,利用分布在虚拟边界上的密度函数和矩密度函数,建立三维Laplace方程的虚边界元计算公式,并用常单元和等额配点法计算.该方法避免了传统边界元法中奇异积分的计算,采用较少的边界节点即可达到较高的精度.数值算例证明了此方法的有效性和可行性.     

基于真实三维人体点云的特征参数提取

针对真实三维人体点云数据,提出一种快速提取人体特征参数的方法。首先对点云数据进行预处理,并将人体中心点转化为坐标原点,然后利用人体几何形状以及特征参数的定义,通过分层探索法来定位人体特征点,最后利用人体特征点得到相应的特征截面信息,使用边缘识别法提取特征轮廓边界点,对于不同人体体型,基于人体几何形状分析法自动识别正常和肥胖人体体型,有效地计算不同体型的真实特征参数信息。数值实验说明了该方法的有效性。     

基于网格化曲率聚类的点云分割

针对三维散乱点云数据,提出一种基于网格化曲率聚类的点云分割算法．首先对点云进行三维空间动态网格划分建立散乱数据点的拓扑关系,利用坐标转换法,在局部坐标系内拟合抛物面,进而求得高斯曲率、平均曲率等微分信息,然后基于聚类分析的思想利用高斯曲率和平均曲率的相似性进行点云数据的初始分割,再利用空间网格的拓扑关系检查和纠正完成点云数据的区域分割．该方法不需计算出每一个测量点的曲率值,从而提高了计算速度．     

融合多数据源的蛋白质功能模块的挖掘算法

针对蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络的信息不完善和高噪声问题,提出一种融合多生物数据的二分图聚类集成方法以检测网络中的功能模块.该方法结合了基因本体论(gene ontology,GO)、基因表达谱数据以及多种基础聚类算法,用一种新的二分图来组织多种基础聚类算法的中间结果,并结合对称非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法挖掘其中功能意义上最一致蛋白质功能模块,同时,该算法能处理蛋白质功能重叠问题.实验结果表明:所提算法整体优于基准比较方法,是一种融合多种生物信息源和不同的聚类方法的有效途径.     

一种基于三维深度数据的脸部特征检测方法

提出了一种表征曲面上某点局部形状的新方法--曲率符号分布形状描述子（CurSignTration）。根据高斯曲率和平均曲率的符号确定曲面上点的形状分类，对某点邻域内所有点的形状按编码进行统计，将统计结果归一化后得到的直方图作为该点的CurSignTration。CurSignTration描述了三维深度图像中某点邻域的形状分布状况，对给定的三维深度数据点建立了一种除坐标之外的特征信息。这种表征方法对平移、旋转及镜像变换具有不变性。结合基于外观的人脸特征检测方法，用CurSignTration可以对人脸的三维深度图像进行姿态不变的脸部特征检测。对15张三维深度人脸图像的特征点检测结果表明了CurSignTration的有效性。     

结构高频振动模态密度的点导纳数值计算

从测试模态密度的点导纳法原理出发,研究了结构模态密度的数值计算方法。通过有限元谐响应分析,得到结构的响应位移和响应速度,并计算出点导纳的实部,然后利用点导纳实部与模态密度的关系得到结构的模态密度。用这种方法对梁、平板、圆柱壳的模态密度进行计算,与理论值或AutoSEA2计算结果的比较表明了点导纳数值计算方法在高频范围内求解精度较高,且避免了复杂的解析计算过程,是一种简便有效的求解模态密度的方法。     

基于等距随机游走图的三维动态曲面对准

为了提高三维动态曲面在噪声和遮挡下的对准精度,提出时空等距随机游走图算法. 该算法根据相邻两帧采样点的乘积空间定义图节点,通过时空相邻性进行节点裁剪处理. 以测地距离定义图边约束,将等距映射转化为图稳定性节点选择的随机游走问题. 通过马尔可夫链理论,计算得到最终的对应结果. 通过对不同动态曲面数据库的实验分析表明,该算法针对具有明显噪声和空洞的三维动态曲面能够得到一致性对准关系,性能优于已有算法.     

截面线特征直接提取的离散曲率法

特征提取是逆向工程的重要步骤,其中截面线特征点的弱化是需要解决的关键问题.提出用离散曲率法提取特征点,曲率表达式包含了高斯核函数曲线,选用了合适的离散尺度因子.根据一阶和二阶离散曲率曲线的局部极值点,确定出截面线特征点集,进行特征点的融合,输出最终的截面线特征点集.通过与文献算法的输出进行比较,表明本算法提取的截面线特征点不容易有漏检和误检,能最大限度地与原有形状特征元保持一致.仿真输出实例证实了本算法的适用性和有效性.     

运用高斯曲率法预测煤层天然裂隙发育区

论述了高斯曲率法预测煤层天然裂隙发育区的基本原理和方法．计算了沁水盆地3号煤层的高斯曲率．在分析高斯曲率与试井渗透率、煤层宏观裂隙的对应关系的基础上，提出了高斯曲率法的裂隙发育区分类标准．依据该标准将3号煤层天然裂隙划分为4级发育区，进而预测出3号煤层渗透率的分布概况．分析表明，高斯曲率法可相对真实地反映煤层曲面形态变化，用该方法预测煤层天然裂隙发育区是切实可行的．     

多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法

针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.     

基于主方向高斯映射的旋转面特征提取

为了从点云中准确提取几何特征参数，给出了旋转面特征提取算法.该算法对旋转面主方向映射到高斯球面，生成主方向高斯图像（PDGI）. 对高斯球进行均匀分割，生成一系列小立方栅格，并将高斯球上图像数据点分配到相应的立方栅格中.根据每个栅格中的图像数据点数，对栅格聚类分析，获得一组特征栅格，由这组特征栅格中的图像点来确定大圆所在的平面，从而根据平面法矢确定旋转轴方向.根据旋转面法矢和旋转轴方向，获得旋转轴的定位点，从而确定了旋转轴.并给出了旋转轴的优化方法.计算实例结果表明，该算法能够稳定、准确地提取出旋转面的几何特征参数.     

视频拼接中最优自适应单应性矩阵求解算法

针对交通场景中对视频拼接速度要求较高的特点,提出了利用视频帧最优单应性矩阵进行实时拼接的双线程快速算法。首先,利用SURF(Speeded up robust features)算法提取图像特征点;其次,通过NN(Nearest neighbor)算法以及优化的RANSAC(Random sample con-sensus)算法进行特征点的匹配,并去除误匹配点对;再次,利用重叠区域的归一化协方差相关函数最大化得到视频前k帧配准效果最佳的单应性矩阵,作为后继视频帧场景拼接的映射矩阵;同时,采用KLT算法对k+1的后继视频帧特征点进行动态跟踪,若匹配点对的数量变化超过了给定的阈值,则认为当前的最优单应性矩阵需要进行优化和变换,重新计算k幅视频帧中新的特征点对,经匹配后求取新的最优单应性矩阵。在交通场景中的拼接实验证明,该快速算法平均视频帧的拼接处理速度小于100ms,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,具有参数估算准确,计算量小、速度快的优点,能够满足系统对视频拼接的实时性和精确性要求。     

基于边特征的点云数据区域分割

为了提高反求工程建模的效率,提出了一种基于空间栅格的区域分割方法.该方法采用二次抛物面模型计算散乱数据点的曲率,利用空间栅格结构建立散乱点的拓扑关系,根据栅格中数据点与栅格中心点的相对位置计算栅格曲率以及相邻栅格间的曲率差值,由曲率差函数判别并抽取边特征栅格.通过特征栅格的空间位置与曲面栅格的连通性实现了空间散乱数据的区域分割. 工程应用实例表明: 该方法能够直接处理点云数据而无需构建三角网格,具有运算简单,稳定性高等特点.可有效解决具有曲率突变性的点云数据的区域分割及特征提取问题.     

基于Hausdorff距离的轮廓线匹配

提出了一种轮廓线的匹配方法。首先,通过计算轮廓上每一点的曲率并选取特征点,以特征点及其两侧的若干点构成特征段,用特征段对轮廓进行分段描述,然后用特征段之间曲率的Hausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。实验证明该方法是有效的。     

一种新的高斯双模态随机疲劳损伤分析方法

为能够准确地对高斯双模态随机过程的疲劳损伤进行评估,提出了一种名为改进频带法的疲劳损伤频域计算方法。该方法从功率谱分割的角度出发,首先分别将低频模态和高频模态的功率谱密度函数分割成很多份极窄的频带,利用损伤等效原则进行等效转换,得到相应的等效窄带过程。然后,将高频等效窄带过程向低频等效窄带过程再次进行等效转换。在此过程中,为考虑低频模态与高频模态之间的相互作用,引入与一个高、低频模态频率比、能量比以及S-N曲线材料参数m有关的修正因子对总零阶谱矩进行修正。最后,利用窄带过程疲劳损伤解析解即可计算高斯双模态过程的总疲劳损伤。以时域雨流计数法计算的疲劳损伤结果作为基准,分别采用理想矩形双模态谱和真实双模态谱进行数值试验,将该方法与多种现有频域疲劳损伤分析方法进行了对比。研究结果表明,提出的改进频带法与传统频域方法相比,具有计算精度更高并且易于编程的优点,该方法在实际工程应用中将具有很大的潜力。     

基于4D Shepard 曲面的点云曲率估算

为了高效处理大规模点云数据，提出了一种新的曲率估算方法.该方法基于空间六面体栅格分割点
云，针对每个栅格中的测量点逼近局部二次抛物面，通过计算并检查抛物面的最小采样密度和自适应划分
栅格来构建符合给定允差的局部曲面，使用步进法对曲面进行采样，利用坐标转换法计算每个采样点的曲
率、插值采样点的坐标和曲率来构造全局4D Shepard 曲面，并快速计算点云中每个测量点的曲率.结果表
明，该方法通过Shepard 曲面插值点的简单线性组合估算曲率，无需构建三角网格，具有复杂度低，实用
性强的特点.应用该方法能够快速、准确地获取大规模离散数据的曲率值.