二维人脸表情仿真技术研究

提出了一种基于单张正面中性表情人脸图像输入的二维人脸表情仿真方法.该方法基于输入的中性表情人脸图像,采用人工神经网络技术对该人脸其它表情下人脸特征点偏移量进行预测,利用预测结果使用基于线性插值的二值表情图像生成方法以及基于人脸图像特征区域变形的灰度表情图像生成方法实现二维人脸表情仿真.仿真结果表明,该方法可满足对人脸表情图像实时性和个性化的仿真需求,为个性化web虚拟人的研究提供技术支持.     

一种概念本体的共享方案

针对不同知识系统概念和术语的不统一,讨论了应用领域知识系统在概念本体共享交换层的设计和实现,重点研究了本体在语法和语义上的异构性,提出了建立全局本体结合各本地本体系统的语义异构解决方案。在OIL对RDFS的扩展的基础上,依据框架概念本体表达的特点对RDFS进行了扩展补充,建立了概念本体与OIL及扩展RDF(S)语法的映射关系,确定了将概念本体转换为XML文本的方法。     

面向服装E-Commerce的模特眼睛定位方法

针对电子商务网站二维服装虚拟试穿与搭配展示中模特图像配准的需求,提出了一种基于K-均值聚类和扫描标号法相结合的模特眼睛定位方法.首先对模特图像进行Gamma矫正,进而以K-均值聚类为基础分割图像并完成候选区域的边缘检测,最后采用扫描标号法定位模特眼睛.实验结果表明了该方法的鲁棒性与有效性.     

一种基于粗糙集合理论的知识发现模型

在对知识发现问题简单回顾的基础上,研究了粗糙集理论(RS)中属性的约减和核的概念,提出了基于粗糙集合理论的知识发现模型,并用实例验证了其算法的可行性.     

一种面向2D虚拟试穿的服装素材处理方法

针对当前服装E-Commerce中2D服装试穿素材制作繁琐复杂的问题,提出一种高效简捷的素材处理方法。首先通过拍照获取裸体模特与相应着装模特的照片,进而采用基于特征点的图像配准技术完成二者的配准;然后分别计算二者对应像素的RGB加权色差并与给定的阈值进行比较,从而改变着装模特图像背景区域的Alpha通道值;最后经疵点处理与边缘平滑后得到服装试穿素材,为2D虚拟试穿提供良好的技术支撑。实验结果表明了该方法的鲁棒性与有效性。     

一种西服工序质量预测的上下文感知建模与推理方法

为提高西服质量的稳定性,提出一种西服工序质量预测的上下文感知建模与推理方法.针对以手工制作为主的西服生产加工的特点,分析影响操作人员作业的因素,综合显性和隐性的制约因子,构建上下文感知模型;通过归纳分类和有效整合西服加工质量标准,建立用于工序质量预测的本体知识库.在此基础上,应用粗糙集理论,通过事例推理和演绎推理,实现基于上下文感知的两级推理的工序质量预测方法.应用示例验证了该方法的可行性.     

基于PCNN的图像高斯噪声滤波的方法

针对图像高斯噪声的特点，提出了基于PCNN的图像高斯噪声的滤波新方法。通过对脉冲耦合神经网络运行机理的分析，指出网络中神经元间的捕获特性本身在一定程度上起着对图像的滤波作用，并介绍了该滤波方法的去噪能力和特点。为进一步适应图像滤波的需要，对PCNN的硬限幅函数加以了改进。最后给出了仿真实验的结果，验证了该方法的有效性。     

一种VANET信息查询模式及分析

提出了一种基于车载自组织网络的车辆实时信息查询模式.在该模式下,实时交通及设施服务信息和用户查询都采用自组织网络传染病路由的方式进行数据传输和发布,只有当查询和实时报告信息在某个节点匹配后,为了节省查询时间,将查询结果信息通过基础设施网络返回查询节点.针对该车辆实时信息查询模式建立了系统模型,对系统查询机制和延时进行了理论分析和推导,并在STRAW/SWANS环境下验证了推导结论,为系统的参数设置和优化提供了理论依据.     

精纺毛织物染整专家系统初探

毛织物品质和风格特点主要是由毛织物的后整理即染整工艺来实现的。在系统分析和总结毛织物品质风格和染整工艺关系的基础上，提出了毛织物染整专家系统的设计思想和体系框架。根据毛织物染整工艺的知识特点，对于染整工艺的选择采用产生式规则知识表达方法，而对于染整工艺条件的确定则采用神经网络的推理及学习机制，给出了该专家系统知识库的实现步骤和方法。     

改进Wav2Lip的文本音频驱动人脸动画生成

为了提高中文唇音同步人脸动画视频的真实性, 本文提出一种基于改进Wav2Lip模型的文本音频驱动人脸动画生成技术. 首先, 构建了一个中文唇音同步数据集, 使用该数据集来预训练唇部判别器, 使其判别中文唇音同步人脸动画更加准确. 然后, 在Wav2Lip模型中, 引入文本特征, 提升唇音时间同步性从而提高人脸动画视频的真实性. 本文模型综合提取到的文本信息、音频信息和说话人面部信息, 在预训练的唇部判别器和视频质量判别器的监督下, 生成高真实感的唇音同步人脸动画视频. 与ATVGnet模型和Wav2Lip模型的对比实验表明, 本文模型生成的唇音同步人脸动画视频提升了唇形和音频之间的同步性, 提高了人脸动画视频整体的真实感. 本文成果为当前人脸动画生成需求提供一种解决方案.