圆钢在线六角捆包装的研制(续)

介绍了石钢公司二轧厂圆钢在线六角捆包装的设计改进过程。通过实现在线六角捆包装，解决了包装的质量问题，提高了顾客满意度。     

面向传统服饰的细粒度跨模态检索算法

目的 由于跨模态数据集有限和模态异构表征问题,利用跨模态检索算法解决实际应用问题一直是当前多模态研究中的一大研究方向.方法 提出了一种面向传统服饰的细粒度跨模态检索算法,解决传统服饰跨模态检索的单模态表征和跨模态表征一致的问题.在单模态特征表征方面,沿用DCMH使用深度学习的方法对初始数据进行特征提取;在跨模态表征一致方面,新增自监督语义网络,以自监督的方式对应标签信息提取细粒度信息,并将其用于图文哈希学习的监督,从而得到更好的图文哈希表征.通过在传统服饰数据集上与其他方法进行对比实验,验证算法的有效性.结论 有关此方面的应用探索,有利于解决互联网时代中国传统服饰文本、图像处理等的保护性难题,为未来纹样检索中的工作做铺垫,实现中国传统服饰的创新性传承和发展.     

一种高双折射低限制性损耗光子晶体光纤设计

本文设计了一种适用于长距离光纤通信的新型光子晶体光纤。该光纤包层内椭圆形和圆形空气孔呈交错排列,纤芯两侧为两个小椭圆空气孔。利用有限元分析方法对所设计光纤的传输特性进行分析并对其结构进行了优化,确定了最佳结构。结果表明,波长为1550 nm时,此新型光子晶体光纤在最佳结构下可提供高达3.51×10^-2的高双折射和低至1.5×10^-9 dB/m的限制性损耗。与现存的引入椭圆形空气孔的光子晶体光纤相比,本文中的光子晶体光纤的双折射系数有较大提高,限制性损耗系数降低了5个数量级。另外,本文还详细研究了光子晶体光纤的色散随光子晶体光纤结构的变化以及其布里渊增益特性,并分析了其可制造性。基于其高双折射和低限制性损耗特性,此种光纤可应用于长距离光纤通信系统。     

基于内容的视频取证研究

基于内容的视频取证技术是检验视频内容合法性的一种有效方法,目前已成为多媒体安全领域的研究热点。该技术利用视频指纹,直接提取媒体对象内容的各种特征作为证据,具有较强的实用性。在典型的视频取证模型中,提取视频指纹需要经过镜头分割、关键帧选取和指纹提取等过程。分析和总结了这3个过程所涉及的各种算法及其近年来的研究进展情况。     

基于新疆民间相似织物图案的特征提取及评价

针对新疆民间艺术图案纹理复杂,相似程度高,提取不同特征会使分类器产生不同错误率的问题,提出了优化组合特征技术,建立了组合特征选择的评价模型.该模型的建立先是利用7种不同算法提取纹理描述特征.针对特征过多或欠佳而造成分类精度不高或分类实时性差的缺点,引入特征选取模型对特征进行可靠性、可区别性及独立性的标定及测评.给出最佳组合特征的参考模型及评价模式,提取较优特征组合,从而解决了特征过多或欠佳的问题.通过新疆民间艺术织物图案识别为例,实例结果证实了该评价方法的实用性.     

基于双层模型的宫廷服饰龙纹自动分割算法研究

宫廷服饰纹样蕴含着丰富的文化内涵,但由于缺少像素级语义标注的数据库,使 得宫廷服饰纹样精准分割成为极具挑战的问题。为此,提出一种融合深度学习和 GrabCut 算法 的双层模型,实现目标检测和分割功能。分析不同深度卷积神经网络的特点,在模型目标检测 层(ODL)选择使用二阶段目标检测框架中的 R-FCN 方法;在模型分割层(SL)使用基于图论的 GrabCut 算法产生最终分割结果。在宫廷服饰图像数据集上进行仿真实验,证明基于深度卷积 神经网络和 GrabCut 算法的双层模型可以产生较好的分割效果。     

面向设计的装饰纹样基因生成算法研究

摘 要：如何在图案生成过程中加入文化元素,使得生成图案能够传承一定的文化内涵 是研究的关键问题。选取植物装饰纹样中的代表性纹样卷草纹作为研究对象,首先提出图 案文化基因概念,并在此基础上将一个卷草纹样中有代表性的曲线分支作为其图案文化基 因;进而提出一种改进的卷草纹样生成算法,从平衡因素进行考虑,利用 Runge-Kutta 方法 进行物理模拟粒子在向量场中运动并将其作为生成规则,将设置的初始基元集利用生成规 则进行卷草纹样的生成,同时设置曲线 ID 及区域 ID 防止不同分支之间相交或出界;最后 将其运用到地毯、建筑、瓷器、剪纸等方面进行再设计,从而能够很好地进行创新应用和 文化传承。     

基于分辨粒度的gROC曲线分析方法

ROC曲线是模型选择的一种重要方法,但ROC曲线的不确定性影响了模型选择的准确性.基于分辨粒度,从反映得分的不确定性的角度提出gROC和gAUC的概念,从理论上讨论了gROC的若干性质.在给出其算法之后,利用双正态模型检验了gROC的合理性.在此基础上,提出了两个模型选择度量--λAUC和ρAUC,并在UCI数据集上验证了该模型选择度量的高效性.实验结果表明,gROC能够有效反映ROC曲线的不确定性,基于λAUC和ρAUC的模型选择方法优于基于AUC或sAUC的模型选择方法,在某些情况下,gROC具有更强的对分类器性能的比较能力.     

基于动捕数据驱动的三维民族舞蹈展示方法

三维模型动画在数字化设计和应用中具有重要意义,受到越来越多研究者关注;但如何通过三维数字化原真再现民族舞蹈表演是极具挑战的问题.本论文通过动捕技术采集舞蹈动作实现舞蹈数字化展示.具体方法是:首先利用动捕设备捕获人体动作数据,然后在Maya中进行人物建模、骨骼绑定、蒙皮和权重调节,再通过MotionBuilder将3D模型与动捕数据结合,最终完成了现实舞蹈动作的虚拟人展演.论文构建了一个面向民族舞蹈展演的虚拟场景,并以13个民族的舞蹈为数字化内容,推广动捕驱动的舞蹈展演方法的应用.     

一种新的图案纹样生成方法

解决如何用计算机生成具有民族风格的纹样的图案是一个富有挑战的问题.提出一种图案生成方法,基于图案基元的变换来快速生成具有民族风格的图案.首先,引入交互分割模型提取图案中具有代表性的意义相对独立的图案基元.设计图案基元的相似变换规则,产生分形基元矩阵.然后引入准Arnold变换规则,对基元分形矩阵进行扰动生成新图案.对图...