新型人体参数自动测量系统

目的 针对国内外已有的非接触式测量系统普遍存在价格昂贵、安装复杂、占用空间大等问题,提出一种基于消失点和图像比例法相结合的人体参数尺寸的自动测量方法(HuFAMS-VP)。方法 首先,利用背景差分法,将人体从图像中分割出来;再将分割后的人体图像进行轮廓提取,从而获得人体轮廓图;然后,根据边缘检测和人体各个部位与人体身高比例等方法,获取人体几个关键部位特征点;最后,通过消失点方法(vanishing point)与比例法的结合获取人体参数尺寸。结果 根据HuFAMS-VP对7组被测人员(年龄在25±3岁,身高范围在1.7±0.2 m)进行尺寸测量,并与被测人员真实尺寸信息进行比较。由测量结果可以得到7组被测人员的绝对误差控制在±0.05 m之内,平均测量速度在2 s以内。结论 HuFAMS-VP在确保测量精度的前提下,具有操作方便、价格低廉等优势。根据测量结果,论证了本系统的准确性和鲁棒性。     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

关键点选取的最小二乘渐进迭代逼近

目的 最小二乘渐进迭代逼近（LSPIA）方法多以均匀参数化或弦长参数化的形式均匀地确定初始控制点,虽然取得了良好效果,但在处理复杂曲线时,迭代速度相对较慢且误差精度不一定能达到预期设定值。为了进一步提高迭代效率和误差精度,本文提出了基于关键点（局部曲率最大点和极端曲率点）的最小二乘渐进迭代逼近方法。方法 首先计算所有数据点的离散曲率,筛选出局部曲率最大点;接着设定初始的曲率下限,筛选出极端曲率点;然后将关键点与均匀选取的控制点按参数顺序化,并将其作为迭代的初始控制点;最后利用LSPIA方法对数据点进行拟合。结果 对同一组数据点,分别采用LSPIA方法和基于关键点的LSPIA方法,本文方法较好地提高了收敛速度;在相同的控制点数目下,与LSPIA算法相比,本文方法的误差精度较小。结论 本文方法适合于比较复杂的曲线,基于曲率分布的关键点的选取,可以更好地反映曲线的几何信息。数值实例表明,结合关键点筛选策略的LSPIA算法提高了计算效率,取得了更好的拟合效果。     

非均匀有理B样条曲线优化匹配组合

目的 为了解决从曲线库(轮廓线集合)中筛选出与期望曲线相匹配的相似曲线段问题,研究基于Kabsch算法的NURBS(非均匀有理B样条)曲线优化匹配组合方法。方法 首先提出一种基于Kabsch算法的曲线相似性判断方法,针对两条NURBS曲线上相同个数点阵,经最优旋转和平移变换得到其最小均方根偏差,进而依据基于最小均方根偏差和相似度指标判断曲线相似性;在此基础上,提出一种类似二分查找法的曲线优化匹配组合方法,对于给定相似度和最小搜索步长,通过曲线分割和相似性判断得到期望曲线分割段数最少的相似组合曲线。结果 给定一条期望的3D曲线,在相似度为0.025和最小搜索步长为0.05情况下,采用所提方法从包含4条3D曲线的曲线库中依次筛选出10段基元构建相似组合曲线。结论 提出了一种新的NURBS曲线优化匹配组合方法,实验结果表明,对不同期望曲线能高效稳定构建相对应的相似组合曲线,适用于类似碎片拼接重构问题。     

利用区域信息融合混合活动轮廓模型的 河流遥感图像分割

目的 河流遥感图像是背景复杂的非匀质图像,利用传统的活动轮廓模型进行分割往往不够准确。针对这一问题,提出了基于区域信息融合的混合活动轮廓模型来分割河流遥感图像。方法 该混合模型将Chan-Vese(CV)模型和基于交叉熵的活动轮廓模型的外部能量约束项相结合,并赋予归一化调节比例系数。通过计算轮廓曲线内外区域像素灰度的方差和交叉熵,指导曲线逼近目标边缘。为了加速混合模型的演化,引入曲线内外区域像素灰度的类内绝对差,取代原有的内外区域能量权值,以提高混合模型的分割效率。结果 大量实验结果表明,相较于CV模型、测地线模型、基于交叉熵的活动轮廓模型、CV模型和测地线模型的混合模型以及局部全局灰度拟合能量模型(LGIF),本文混合模型分割河流遥感图像的灵敏度和上述方法都接近于100%,准确率大幅提升,在90%以上,虚警率则下降了约50%,且所需迭代次数和运行时间更少。结论 本文提出的混合模型主要适用于具有一定对比度的河流遥感图像,在分割性能和分割效率两个方面,都有明显的优势。     

带参数的多项式势函数与构造基于 Metaball的过渡曲线

目的 针对现有势函数在构造基于Metaball的过渡曲线时所存在的不足,构造了一类带参数的多项式势函数,并研究了该势函数在构造过渡曲线中的应用。方法 首先恰当选取一种带参数的多项式Bézier曲线模型,巧妙地利用该曲线模型在端点处满足的性质构造出带参数的多项式势函数,然后研究了所构造的势函数对过渡曲线的影响,最后给出了基于能量优化法的最佳过渡曲线构造方法,并通过实例验证了其有效性。结果 带参数的势函数不仅能使过渡曲线在端点处达到拟C²连续,而且还可利用所带的参数对过渡曲线的形状进行调整。通过能量优化法确定势函数中参数的最优取值,可获得最为光顺的过渡曲线。结论 所提出的势函数缓解了现有势函数在构造基于Metaball的过渡曲线时的不足。另外,势函数的构造方法还具有普适性,从不同的曲线模型出发可构造出具有不同特性的势函数。     

小邻域统计信息核磁共振医学图像分割模型

目的 提出局部统计信息测地线活动轮廓图像分割方法。方法 该方法采用高斯分布拟合图像局部灰度统计特征信息,构造了方向性驱动项。在此基础上,建立了局部统计信息测地线能量泛函。通过极小化该泛函,来驱动演化曲线有序地向目标边界逼近,最后,整个分割过程采用二值水平集方法实现。结果 本文方法降低了灰度不均匀信息影响,达到提取感兴趣区域轮廓目的,提高算法效率和稳定性。结论 实验结果表明,该方法可以快速准确地分割医学感兴趣目标边界。     

融合型UNet++网络的超声胎儿头部边缘检测

目的 超声胎儿头部边缘检测是胎儿头围测量的关键步骤,因胎儿头部超声图像边界模糊、超声声影造成图像中胎儿颅骨部分缺失、羊水及子宫壁形成与胎儿头部纹理及灰度相似的结构等因素干扰,给超声胎儿头部边缘检测及头围测量带来一定的难度。本文提出一种基于端到端的神经网络超声图像分割方法,用于胎儿头部边缘检测。方法 以UNet++神经网络结构为基础,结合UNet++最后一层特征,构成融合型UNet++网络。训练过程中,为缓解模型训练过拟合问题,在每一卷积层后接一个空间dropout层。具体思路是通过融合型UNet++深度神经网络提取超声胎儿头部图像特征,通过胎儿头部区域概率图预测,输出胎儿头部语义分割的感兴趣区域。进一步获取胎儿的头部边缘关键点信息,并采用边缘曲线拟合方法拟合边缘,最终测量出胎儿头围大小。结果 针对现有2维超声胎儿头围自动测量公开数据集HC18,以Dice系数、Hausdorff距离（HD）、头围绝对差值（AD）等指标评估本文模型性能,结果Dice系数为98.06%,HD距离为1.21±0.69 mm,头围测量AD为1.84±1.73 mm。在妊娠中期测试数据中,Dice系数为98.24%,HD距离为1.15±0.59 mm,头围测量AD为1.76±1.55 mm。在生物医学图像分析平台Grand Challenge上HC18数据集已提交结果中,融合型UNet++的Dice系数排在第3名,HD排在第2名,AD排在第10名。结论 与经典超声胎儿头围测量方法及已有的机器学习方法应用研究相比,融合型UNet++能有效克服超声边界模糊、边缘缺失等干扰,精准分割出胎儿头部感兴趣区域,获取边缘关键点信息。与现有神经网络框架相比,融合型UNet++能充分利用上下文相关信息与局部定位功能,在妊娠中期的头围测量中,本文方法明显优于其他方法。     

结合相似性拟合与空间约束的图像分割

目的 图像中的目标一般含有很多子类,仅仅利用某个子类的特征无法完整地分割出目标区域。针对这一问题,提出一种结合相似性拟合与空间约束的图像交互式分割方法。方法 首先,通过手工标记的样本组成各个目标的字典,通过相似度量搜寻测试样本与各个目标的字典中最相似的原子建立拟合项;再结合图像的空间约束项,构建图像分割模型;最后利用连续最大流算法求解,快速实现图像分割的目的。结果 通过对比实验,本文方法的速度比基于稀疏表示的分类方法的速度提高约13倍,而与归一化切割(N-Cut),逻辑回归(logistic regression)等方法相比,本文方法能取得更稳定和准确的分割结果。此外,本文方法无需过完备字典,只需要训练样本能体现各个子类的信息即可得到稳定的图像分割结果。结论 本文交互式图像分割方法,通过结合相似性拟合以及空间约束建立分割模型,并由连续最大流算法求解,实现图像的快速准确的分割。实验结果表明,该方法能够胜任较准确地对自然图像进行分割以及目标提取等任务。     

带形状控制的自由曲线曲面参数样条

目的 样条曲线曲面的构造是工程制图中的一个重要部分。针对双曲抛物面上参数样条曲线的构造,在已有的研究基础上提出了一种样条方法使曲线曲面可以任意地逼近一个多边形或者一个网格。方法 在标准四面体内构造一个双曲抛物面,在该曲面上以基函数参数化的方法定义一种带形状参数的参数样条曲线曲面,样条基函数通过将双曲抛物面的有理参数化进行限定,生成单参数有理样条基函数。详细研究了样条的保形性及其端点性质。结果 样条曲线具有一个可变的形状控制因子,可以对曲线进行调整,能以任意精度逼近这个控制四边形或网格。对空间节点列,利用该样条可以生成G²-连续空间曲线,同样对于空间网格可以构造G²-连续的拟合曲面,它所对应的基函数可以是有理形式。结论 实验结果表明,本文在笔者已有的研究基础上提出的参数样条曲线可以通过重心坐标系变换适应为任意的四边形,除了空间四面体内的样条曲线,四面体退化成四边形同样可实现。     

Scan posture definition and hip girth measurement: the impact on clothing design and body scanning

Abstract

Ergonomic measurement is central to product design and development; especially for body worn products and clothing. However, there is a large variation in measurement definitions, complicated by new body scanning technology that captures measurements in a posture different to traditional manual methods. Investigations of hip measurement definitions in current clothing measurement practices supports analysis of the effect of scan posture and hip measurement definition on the circumferences of the hip. Here, the hip girth is a key clothing measurement that is not defined in current body scanning measurement standards. Sixty-four participants were scanned in the standard scan posture of a [TC]² body scanner, and also in a natural posture similar to that of traditional manual measurement collection. Results indicate that scan posture affects hip girth circumferences, and that some current clothing measurement practices may not define the largest lower body circumference. Recommendations are made concerning how the hip is defined in measurement practice and within body scanning for clothing product development.

Practitioner Summary: The hip girth is an important measurement in garment design, yet its measurement protocol is not currently defined. We demonstrate that body posture during body scanning affects hip circumferences, and that current clothing measurement practices may not define the largest lower body circumference. This paper also provides future measurement practice recommendations.     

基于莱特准则的椭圆拟合优化算法

普遍使用的代数距离最小的最小二乘（LS）椭圆拟合算法简单、易实现,但对样本点无选择,导致拟合结果易受误差点影响,拟合不准确。针对此特性,提出了一种基于莱特准则的椭圆拟合优化算法。首先,由代数距离最小的LS法对待拟合曲线进行椭圆拟合;其次,将待拟合曲线上的点与LS法拟合的椭圆的代数距离作为样本点集,在验证该样本点集服从正态分布的情况下,采用莱特准则,将样本点中值大于|3σ|的点判定为野值并剔除,进行多次拟合,直至样本点中无野值;最后,得到椭圆最优拟合结果。仿真实验结果表明,优化算法的拟合误差在1.0%以下,相比同条件下的LS法,其拟合精度至少提高2个百分点。优化算法的仿真结果与其在香烟圆度在线检测中的实际应用验证了此算法的有效性。     

基于Hough 变换的三次方Bezier 曲线检测算法研究

类似经典Hough 变换中对直线（段）、圆（弧）、椭圆、抛物线等解析曲 线的检测,论文研究了三次方Bezier 曲线的检测算法,提出了离散Bezier 曲线的特征建模 方法和使用R 函数的Hough 变换曲线检测快速算法。该算法能够根据所给出的待检测目标 点阵图像建立形状参数模型,然后检测该曲线在复杂图像中出现的位置、大小和方向。实验 表明,该法能够有效地检测任意三次方Bezier 曲线,且精确度优于目前广泛用于曲线检测 的广义Hough 变换。     

Ergonomic postural assessment using a new open-source human pose estimation technology (OpenPose)

Observational ergonomic postural assessment methods have been commonly used to evaluate the risks of musculoskeletal disorders. Researchers have proposed semi-automatic methods using Kinect, known for limitations with body occlusions and non-frontal tracking. Meanwhile, new human pose estimation methods have been actively developed, and a popular open-source technology is OpenPose. This study aims to propose the OpenPose-based system for computing joint angles and RULA/REBA scores and validate against the reference motion capture system, and compare its performance to the Kinect-based system. Recordings of 10 participants performing 12 experimental tasks under different conditions: with/without body occlusions and tracked from frontal/non-frontal views were analyzed. OpenPose showed good performance under all task conditions, whereas Kinect performed significantly worse than OpenPose especially at cases with body occlusions or non-frontal tracking. The findings suggested that OpenPose could be a promising technology to measure joint angles and conduct semi-automatic ergonomic postural assessments in the real workspace where the conditions are often non-ideal.     

一种保护青少年脊柱健康的减重背包设计与研究

目前市面上的青少年背包主要通过肩部来进行载荷,而忽略了腰部载荷的作用。背包长期负重 不当会影响脊柱生长。为了平衡肩部、腰部和臀部的载荷,设计一种通过臀部带和弹性杆结构改变重力传递方 式的减重背包。首先对人体背包进行生物力学分析,提出设计方案;然后借助 ADAMS 对传统背包与减重背包 在平地、上坡、下坡 3 种路况下进行人体肩部、腰部和臀部载荷的动力学仿真,并利用 MATLAB 对 2 种背包 的肩部、腰部和臀部的力矩进行分析。结果表明减重背包减轻了肩部 6.1%和腰部 5.4%力矩;减重背包肩部力 矩与腰臀部合力矩的比值是 4.17,而传统背包的比值是 6.58。减重背包减少了肩部和腰部的载荷,同时发现肩 部力矩与腰、臀部合力矩的比值越小,转移到臀部的力矩越大,背包的平衡性越好,表明了减重背包优于传统 背包。     

一种改进的激光光斑中心检测算法在路基沉降测量中的实现

通过检测激光光斑中心位置偏移的方法来监测路基沉降,是一种便携易布设的方法。而激光光斑中心的检测可以使用重心法、圆拟合、椭圆拟合、高斯曲面拟合。采用重心法运算简单精度低,而采用拟合法精度更高,由于光轴与靶面间存在夹角,光斑更近似看作一椭圆,应用椭圆拟合,辅之以亚像素精度分割,Canny边缘提取后获得了较为理想的沉降监测精度。     

基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法

随着社会经济发展,生活水平的提高,人们对定制产品的需求越来越多,例如服装高级定制、健身计划定制等。为更好地满足这些需求并提供精准的数据支撑,需提取精确的人体语义特征,即人体的身高、胸围、腰围等一系列参数。对现有特征提取算法进行分析研究,设计一种基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法。通过模板模型逼近输入模型,将模板模型上的语义特征采样点拓展到输入模型上,使用NURBS曲线拟合采样点,计算曲线长度。实验结果表明本文所提算法综合性能好,能够为服装定制、人体动画、人体工程学设计等提供精确广泛的数据支持。     

关于曲线拟合的广义Bezier方法

基于Kirov逼近定理,研究了一类带有附加导数条件的广义Bezier曲线拟合方法。该方法可以在每个型值点再给出导数条件,因此与通常的Bezier曲线拟合相比,有更多的自由度,但其拟合曲线的次数仅比Bezier曲线高一次。这一方法有助于CAGD领域的工程人员采用Bezier技术达到控制所设计曲线形状的目的。     

Bezier曲线反求参数算法的研究

Bezier曲线在工程领域有着广泛的应用,针对某船体外型修正软件中存在的原外型与参数曲线光滑衔接及获取参数和斜率的问题,提出了一种已知轴坐标反求Bezier曲线参数的快速高效算法,应用该算法,避开了对高次方程求解时时间复杂度高甚至无解的弊病,并由此设计了一种新型曲线绘制方法,具有广泛的工程应用价值.     

Bezier参数曲面快速拟合及其光顺性分析

本文从具有Ｂｅｚｉｅｒ性质的一般性参数曲线着手，推导出导关系数为４的另一种变形Ｂｅｚｉｅｒ曲线，由它生成的双三次Ｂｅｚｉｅｒ曲面具有拟合速度快、精度高的特点，同时还可用于对控制点的拟合。为减少拟合时间、较快地生成自由曲面提出了一种策略。