融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值形状检索

为解决单纯描述形状轮廓时只能描述简单形状的缺点,提出了融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值特征的形状分类和检索方法。从结构和统计的角度综合了基于形状轮廓和区域的形状描述,同时又兼具了形状的空间分布特征。对形状区域特征扩展空间分布特征,使形状描述具有鲁棒性,形状熵矩阵奇异值具有对噪声稳定的特点,弥补了链码描述形状特征易受噪声影响的局限性。设计并实现了基于MPEG-7标准形状数据库的形状检索平台,实验结果表明,该算法在形状进行检索和匹配时具有较好的旋转、平移和尺度不变性。     

椭圆逼近形状轮廓的图像检索方法研究

对基于形状特征的图像检索方法进行了论述，提出了基于动态规划的彩色图像对象轮廓的提取方法。通过图像对象形状的规范化，给出了形状特征的椭圆逼近形状轮廓的图像检索方法。     

基于轮廓曲率和谱系聚类的大鼠体态自动识别

为了对行为实验中大鼠的体态进行自动识别分析，提出了一种基于轮廓曲率和谱系聚类的识别算法．应用图像处理技术从序列实验图像中分别提取出大鼠轮廓曲线，计算大鼠轮廓曲线的曲率函数及其频谱，并以频谱作为体态聚类和识别的特征矢量．应用谱系聚类方法构建每种大鼠体态特征矢量的子类聚类中心特征矢量．应用1319幅样本图像和10629幅测试图像对本算法进行了实验．结果表明对样本图像和测试图像的识别正确率分别为94.16%和89.58%，该算法可用于大鼠体态的自动识别及后续的行为分析．     

基于复数矩的形状轮廓描述与匹配方法

建立合适的轮廓描述函数是各种形状轮廓匹配算法的前提所在.基于复数矩理论构造了轮廓顶点与形状旋转、缩放和平移无关的局部复数矩不变量,推导了局部复数矩与原始轮廓顶点坐标的正反算公式,将轮廓特征顶点处的局部复数矩和曲率合在一起,从而建立了一种新的轮廓描述函数.该轮廓描述函数较为充分地考虑到了轮廓的全局与局部特征,除了具有不变性和唯一性等性质外,也具有较高的计算效率,仪需花费线性时间即可完成轮廓描述函数的构造,由于仅涉及到低阶几何矩,其局部复数矩也具有较强的抗噪能力.基于该轮廓描述函数,利用串匹配算法实现了形状的轮廓匹配,与现有基于各种轮廓描述函数的匹配方法的实验对比表明,本文轮廓描述函数及其匹配方法具有更为优秀的匹配性能.     

应用全方向形状特征码的图像检索方法

为提高图像形状信息的检索准确率和效率,提出应用全方向形状特征码的图像检索方法.该方法在全方向上对形状进行分割,度量形状各方向各部分的复杂度,构建形状的全方向特征码,计算形状间的相似度.通过真实建筑形状数据集和MPEG-7 CE-1 Part B形状数据集对本方法进行了检索性能测试,并和其他形状相似性描述方法进行了对比.实验结果表明,本方法具有更高的检索准确率和较高的检索效率.全方向形状特征码图像检索方法可以准确描述形状的全局特征与局部特征,具有平移、旋转、尺度不变性,及较强的形状描述识别能力.     

基于肤色和人脸形状约束的正面人脸轮廓提取算法

提出了一种基于肤色和人脸形状约束的正面人脸封闭轮廓提取方法.首先在YCgCr空间中对图像数据进行阈值分析,建立肤色模型,并通过肤色模型对肤色区域进行初定位,再经过对肤色区域的连通区域标记,进而根据区域像素数量筛选去除非人脸区域.然后提取人脸初步轮廓,并结合人脸形态比例去除颈部轮廓.最后通过相关形态参数构建出人脸下巴轮廓,最终得到一个连续、封闭的人脸轮廓.     

植物叶形状与纹理特征提取研究

对于植物叶的分类介绍了一种基于叶片图像的形状与纹理特征提取的方法.该方法首先对叶片图像进行预处理提取出叶片轮廓,得到形状与纹理特征参数,然后对形状参数分析进行粗分类,最后对于形状相似叶片利用BP神经网络进行分类.实验对20种叶片进行分类,平均识别率达到了92％.     

基于支持向量机的珍珠多特征分类方法

珍珠企业在珍珠分类的过程中需要同时考虑珍珠的形状、纹理和色泽等特征信息,传统珍珠分类方法只针对单一特征对其进行分类,因此提取珍珠的多个特征对其进行分类有着现实意义.在利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像并进行预处理之后,参考实际人工分类的步骤,用珍珠边缘轮廓得到其傅里叶级数的系数作为形状特征,并用灰度共生矩阵得到珍珠的全局纹理特征,此外还设计了一种新的局部纹理特征提取方法;通过从珍珠的多个视图中提取珍珠的形状特征、全局纹理特征和局部纹理特征,进而构建支持向量机分类器,实现二分类.实验结果表明:所提出的特征提取方法有效,在1100颗测试珍珠上分类精度达到85.73%.     

基于傅里叶与局部特征结合的人体姿态识别方法研究

为了提高对人体姿态的识别,提出了一种以人的姿态序列图像的轮廓为特征,包括轮廓的外接矩形的宽高比、形状复杂性变化率、离心率以及傅里叶描述子相结合的人体行为识别方法。首先运用自适应的混合高斯背景建模和形态学结合的方法,利用Canny算子进行边缘检测,实现目标人体轮廓的特征提取。然后采用基于质心边缘距傅里叶描述子与k-means聚类算法与SVM分类器结合的方法,对目标人体轮廓的参数建立具有13个特征值的一维的特征向量,并和RBF神经网络的分类效果进行对比。实验表明,SVM进行分类较为准确,且不需要进行多次的迭代训练,速度较快、识别性能也很好,相比于RBF神经网络而言。运用该方法可以让人体行为识别的正确率在91%以上,该方法简单可行。     

基于深度神经网络的车辆特征识别方法

提出了一种基于深度神经网络的车辆特征识别方法,通过车辆特征智能检测识别实现交通智能监控和管理.采用三维区域轮廓扫描方法进行车辆图像采集和几何形状判断,对采集的车辆图像进行边缘轮廓检测和信息增强处理,突出车辆的类别属性特征点,在仿射不变区域对车辆角点分布信息进行直方图均衡化处理,实现车辆像素特征点的提取.对提取的像素特征点采用深度神经网络进行分类训练,实现车辆特征的智能识别.选取大量交通视频图像进行实验,仿真结果表明采用该方法进行车辆特征识别的成功率较高,输出车辆特征点正确的像素总数较多,对目标车辆的准确检测定位性能较好.     

基于泊松形状信号的网格模型部件分割算法

为了将网格模型分割成若干个有意义的部件,提出了一种基于网格模型结构信号的分割算法.通过构造网格模型对应的体素模型,基于体素模型求解泊松方程得出每个体素对应的泊松形状信号;根据网格模型顶点与体素模型的对应关系,计算出网格模型中每个三角面片对应的泊松形状信号;采用Mean-Shift算法将每个三角面片对应的泊松形状信号进行聚类;最后基于泊松形状信号值,提取网格模型主要部件,并精化分块结果边界,从而达到网格模型部件分割的目的.实验表明,该算法能对具有部件结构特征的实体模型有较好的分割效果、鲁棒、速度快,与物体各个部件刚体变换无关.     

基于实数值边缘点的图形识别方法

本文提出的图形识别方法基于边缘点的实数值坐标,利用两幅图形特征值数列的比例特性进行匹配.实验结果证明,这是一种有效的图形识别方法.     

多边形顶点匹配优化算法

分析了3种有代表性的平面多边形顶点匹配算法的特点，即基于极小化形变功的匹配算法、基于轮郭绕行趋势变化的匹配算法和基于边界局部剖分的匹配算法,综合利用不同算法的优点，在修正动态规划框架下设计了一种新的匹配算法.新算法结合了多边形局部和全局的几何本质特性，其匹配结果不受图形平移、缩放和旋转等形变的影响.分别利用4种算法对52幅平面多边形图形样本进行了试验，按照算法匹配结果和人为判断结果的一致性进行评分.统计分析结果显示，在不同规模的图形组实验中，新算法较前3种算法均表现出明显的优越性.     

装饰绘画教学中的造型语言

装饰绘画教学中的造型语言训练 ,表现为具象形和抽象形两大类别。具象形造型侧重表现概括夸张 ,移位重构 ,适形造型 ,形的平面化等内容。抽象形造型由偶然性造型和构成性抽象型两方面组成     

3-D Modeling and Simulation of Mold Filling and Solidification by Direct Finite Difference Method

0INTRODUCTIONAlthoughrecentl}tvarioussolidificationanalysissoftwareforcastinghavebeendeveloped,themeltflowandheattransferduringfillingmoldcavityarenotsufficientlyconsideredinmostsoftWare.SOmeapproachesforsimulationhavebeenrePOrted,includingMAC,SMAC,PatankcrandSOLAVOFtechnicces.However,allmodelsmentionedabovehavesomeproblems,suchasdivergenceofthepressureiterationwhencalculatingthevelocityfield.Fulther,sincenearlyallpapersemploytheconventionalfinitedifferencemethod,theyaredifficultto…     

线接触条件下橡胶磨屑的计算机图像分析

由于用扫描电镜观察橡胶磨损后的表面形貌的研究方法带有一定的主观偶然的因素,使得目前对橡胶线接触磨粒磨损机理看法不一。作为磨损过程最终产物的磨屑,是材料经受一系列机械的和物理与化学作用的综合结果。因此,研究磨屑的形状及其分布对于揭示磨损发生、发展的规律具有十分重要的意义。为此,将计算机图像分析技术应用于橡胶磨屑分析,通过对橡胶磨屑的采集及图象处理,发现橡胶磨屑形状因子属正态分布,且均在０ ．３ 到０ ．４ 范围内,这一研究结果表明,疲劳磨损为橡胶线接触的磨损机理     

基于人工神经网络的焊接熔池形状预测

了解熔池形状与焊接工艺参数的关系对确定自动焊接生产线控制系统的算法十分重要.利用BP神经网络对采用脉冲激光焊接工艺焊接铝时的熔池形状进行了预测, 预测结果表明网络的最大输出相对误差不超过9%,说明该网络具有较强的映射能力,能满足预测要求.     

高斯形状上下文描述子

利用高斯窗函数,构建了一种新的形状上下文描述子,并将该描述子应用到形状配准当中.高斯形状上下文以参考点为中心建立一组高斯窗函数,根据中心点与其他采样点之间的欧氏距离,利用尽量多的采样点计算各个窗函数的值并组成形状描述子,描述点与点之间的位置关系.通过比较形状描述子之间的相似性,能够较为准确地找到两个形状间点与点的对应关系.实验表明,使用高斯形状上下文作为形状描述子,比传统的形状上下文能够更加准确地找到点与点的对应关系,使配准算法快速收敛,具有良好的抗噪性和鲁棒性.