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1.
面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
在已有残差卷积神经网络基础上,采用加权损失函数提高视图特征的可分性,提出面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化算法.首先对三维模型进行多视图渲染得到二维视图;然后通过残差网络扩展模块加深网络深度;最后采用中心损失函数和交叉熵损失函数定义加权损失函数,解决交叉熵损失函数因为类内距离小于类间距离而导致的特征不可分问题.在ModelNet数据集上的实验结果表明,该算法提取到的特征在三维模型分类问题上性能表现优异.  相似文献   
2.
通过对MR图像左心室分割中各种主流方法的分析,提出一种自动分割MR图像左心室内外轮廓的算法.利用短轴图像上左心室心肌内外轮廓近似圆形的先验形状知识,先用Hough变换自动定位左心室的初始轮廓,然后在测地线轮廓模型基础上,结合K均值聚类提供的区域信息及心肌的生理结构约束对左心室的内外轮廓同时进行自动分割.实验结果表明,该算法能够有效地分割左心室内外轮廓.  相似文献   
3.
提出一种直观地分析左心室在心脏收缩期的应变情况的方法.首先利用心脏核磁共振图像数据对左心室进行三维实体建模,再进行有限元单元划分;然后,使用非刚体运动估计算法--单位法线及高斯曲率混合算法,在左心室收缩期相邻时刻的有限元模型表面上寻找最相似单元结点作为对应单元结点,计算各对应结点间的位移,并用α剪枝平均对位移过大的可疑结点进行处理;最后,利用弹塑性力学中应变与位移间的几何关系求解左心室表面各单元结点的应变,获得位移和应变的彩色云图.实验结果表明,该方法能直观、有效地反映左心室表面在整个心脏收缩期的形变情况和应变分布.  相似文献   
4.
为了提高草图和三维模型视图嵌入特征的聚类性,提出一种结合自注意力和哈希正则化约束的特征提取算法.首先将三维模型渲染得到二维视图集,并通过边缘检测在草图和视图之间建立统一的特征描述空间;然后在共享权重网络中嵌入自注意力层,通过结构信息自相关性编码提高草图和视图的聚类性,避免局部差异性对结果的影响;最后对特征进行哈希编码,并嵌入哈希正则化约束和交叉熵损失函数,避免特征值发散.对基准数据集SHREC13和SHREC14的实验结果表明,该算法在哈希自注意力端到端网络的检索准确率方面优于已有的典型算法,平均准确率性能提高了6%.  相似文献   
5.
基于边缘流与区域归并的彩色图像分割方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了克服边缘流各向异性扩散(EAD,edgeflow-dfiven anistropic diffusion)过分割和最小生成树(MST,minimum spanning tree)方法计算复杂度高的缺点,提出了结合边缘流与区域归并的彩色图像分割方法。首先利用EAD方法对图像进行预分割,然后利用MST方法依据全局最优化...  相似文献   
6.
针对原M-Estimators算法完全依赖由线性最小二乘法估计得到的矩阵初始值,精度较低稳定性差的缺点,提出了一种改进的M-Estimators算法。通过考虑匹配点与对应极线的距离,计算求得较原M-Estimators算法更加精确的矩阵初始值,再利用此初始值剔除掉原匹配点集中的错误匹配点及坏点,最后运用Torr-M-Estimators法对新的匹配点集进行非线性优化计算,得到了真正的匹配点对,精确恢复了对极几何关系。以大量的模拟数据和真实图像进行了实验,给出了该算法与其他鲁棒性算法的比较结果,实验结果表明,该算法在误匹配以及高斯噪声存在的情况下,提高了基础矩阵的估计精度,并且同时具有很好的鲁棒性。  相似文献   
7.
目的 6D姿态估计是3D目标识别及重建中的一个重要问题。由于很多物体表面光滑、无纹理,特征难以提取,导致检测难度大。很多算法依赖后处理过程提高姿态估计精度,导致算法速度降低。针对以上问题,本文提出一种基于热力图的6D物体姿态估计算法。方法 首先,采用分割掩码避免遮挡造成的热力图污染导致的特征点预测准确率下降问题。其次,基于漏斗网络架构,无需后处理过程,保证算法具有高效性能。在物体检测阶段,采用一个分割网络结构,使用速度较快的YOLOv3(you only look once v3)作为网络骨架,目的在于预测目标物体掩码分割图,从而减少其他不相关物体通过遮挡带来的影响。为了提高掩码的准确度,增加反卷积层提高特征层的分辨率并对它们进行融合。然后,针对关键点采用漏斗网络进行特征点预测,避免残差网络模块由于局部特征丢失导致的关键点检测准确率下降问题。最后,对检测得到的关键点进行位姿计算,通过PnP (perspective-n-point)算法恢复物体的6D姿态。结果 在有挑战的Linemod数据集上进行实验。实验结果表明,本文算法的3D误差准确性为82.7%,与热力图方法相比提高了10%;2D投影准确性为98.9%,比主流算法提高了4%;同时达到了15帧/s的检测速度。结论 本文提出的基于掩码和关键点检测算法不仅有效提高了6D姿态估计准确性,而且可以维持高效的检测速度。  相似文献   
8.
分割带标记线核磁共振(tagged MR)图像是左心室运动重建的前提.由于标记线的加载破坏了左心室的轮廓边缘和区域灰度一致性,再加上乳突肌的存在,使带标记线核磁共振图像的左心室内外轮廓分割变得相当困难.在变分框架下,将纹理分类信息与形状统计先验知识引入Mumford-Shah模型中,提出了一种改进的分割带标记线核磁共振图像的左心室内外轮廓的方法.该方法基于支持向量机对S滤波器组提取的纹理特征的分类结果,构造了一种新的图像能量表示;针对乳突肌及边缘断裂现象,引入形状统计先验信息来约束曲线的演化.因为分割过程利用了有监督学习策略,较好地克服了标记线对左心室区域灰度的影响,提高了分割精度.实验结果表明,该方法较以往方法具有更高的分割精度和更好的稳定性.  相似文献   
9.
提出了一种基于ASM框架的Tagged MR图像左心室分割方法。即从基于典型相关分析的特征融合角度对LM滤波器组提取的Tagged MR图像左心室纹理特征用典型相关分析进行优化组合,再用SVM构造分类器,通过分类器来确定边缘点,驱动ASM模型边界变形得到分割结果。通过典型相关分析的特征融合可以降低分类错误率,提高分类性能;用分类器代替经典ASM模型的基于轮廓灰度的匹配法来确定边缘点具有较强的鲁棒性。该方法在不同时刻不同断层Tagged MR图像上进行了验证,实验结果表明该方法具有较高的准确度和较强的鲁棒性。  相似文献   
10.
基于图划分的形状统计主动轮廓模型心脏MR图像分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
为有效分析心脏功能,高精度分割左、右心室是必要的.心脏MR图像中存在图像灰度不均,左、右心室及周围其它组织灰度接近,存在弱边缘、边缘断裂及噪声造成边缘模糊等现象,给精确分割左、右心室轮廓带来困难.本文在基于图划分的主动轮廓方法基础上,通过对训练形状进行配准及变化模式分析,定义左、右心室轮廓形状变化允许空间,提出基于图划分的形状统计主动轮廓模型来分割心脏MR图像.该方法通过图划分理论将图像分割问题转化为最优化问题,所以能够得到全局最优解,具有较大的捕捉范围.还引入形状统计来引导曲线的演化,有效处理曲线演化时存在的边缘泄漏问题,提高分割精度.实验结果表明,本文方法较以往方法具有更高的分割精度和更好的稳定性,为临床应用提供一种较可行的方法.  相似文献   
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