Configuration Space of Geometric Objects

The concept of configuration space of geometric objects is introduced. Its generalized variables are metric parameters of the spatial form and parameters of the location of objects. The properties of configuration spaces of complex geometric objects are considered. The structures of configuration spaces for various classes of geometric object placement problems, including packing and covering problems, are analyzed. The concept of Φ-function of geometric objects with variable metrical parameters is generalized.     

Lazy Evaluation of Geometric Objects

This technique, widely applicable to computational geometry, is useful whenever objects are represented by quadtrees and only a portion of the data structure is required.     

Supervised and Transductive Ranking Algorithms with Relational Objects

在信息检索和机器学习领域,大部分排序学习方法假设查询中的各个对象均满足独立同分布.虽然该假设简化了排序问题,却未能利用目标对象之闻隐藏的相关性信息.在全监督排序和直推式排序2个问题中分别提出了新的方法,充分地利用了对象间的关系.在全监督排序问题中,将对象相关性映射为RBF Kernel,作为约束项加入优化目标,使得优化过程中越相似的对象打分越接近,即全局一致性思想.在直推式排序问题中,利用对象相关性将每个查询映射为图结构,设计了新的基于图结构的查询相似度度量,使得优化过程中越相似的查询,该查询内的对象对预测查询的影响越大.实验结果表明,加入对象之间的相关性提升了全监督排序算法和直推式排序算法的性能.     

基于对象相关性的全监督和直推式排序算法

在信息检索和机器学习领域,大部分排序学习方法假设查询中的各个对象均满足独立同分布.虽然该假设简化了排序问题,却未能利用目标对象之间隐藏的相关性信息.在全监督排序和直推式排序2个问题中分别提出了新的方法,充分地利用了对象间的关系.在全监督排序问题中,将对象相关性映射为RBF Kernel,作为约束项加入优化目标,使得优化过程中越相似的对象打分越接近,即全局一致性思想.在直推式排序问题中,利用对象相关性将每个查询映射为图结构,设计了新的基于图结构的查询相似度度量,使得优化过程中越相似的查询,该查询内的对象对预测查询的影响越大.实验结果表明,加入对象之间的相关性提升了全监督排序算法和直推式排序算法的性能.     

对象模型向关系数据库模式映射的策略及其应用

面向对象的关系数据库设计是面向对象软件工程的一个环节,而对象模型向关系数据库模式的映射是面向对象关系数据库设计的核心。结合油气储运网络管理系统的一期工程实践,对对象模型向关系数据库模式映射的策略进行了讨论。应用结果表明,应用系统采用面向对象的分析和设计方法,结合传统的关系数据库模型可加快软件开发进程,具有较好的经济性和可行性。     

Simulation of Arbitrarily-shaped Magnetic Objects

We propose a novel method for simulating rigid magnets in a stable way. It is based on analytic solutions of the magnetic vector potential and flux density, which make the magnetic forces and torques calculated using them seldom diverge. Therefore, our magnet simulations remain stable even though magnets are in close proximity or penetrate each other. Thanks to the stability, our method can simulate magnets of any shapes. Another strength of our method is that the time complexities for computing the magnetic forces and torques are significantly reduced, compared to the previous methods. Our method is easily integrated with classic rigid-body simulators. The experiment results presented in this paper prove the stability and efficiency of our method.     

基于Harris和几何哈希法的目标匹配

复杂环境下的目标匹配会受到物体缩放、旋转、遮挡及光强变化等影响,是模式识别领域的一项难题。针对该问题,提出一种基于Harris算法和改进几何哈希法的目标匹配方法。利用Harris角点提取算法检测兴趣点,通过改进的几何哈希法实现多目标匹配。实验结果表明,该方法可实现复杂环境下的目标匹配,提高匹配精度和速度。     

空间几何对象相对位置判定中的私有信息保护

保护私有信息的计算几何是一类特殊的安全多方计算问题,它是指在一个互不信任的多用户网络中,几个用户基于各自输入的几何信息共同协作来完成某项可靠的计算任务,但任何一个用户都不愿意向其他用户暴露自己的输入,该问题在协作进行太空开发等领域有着重要的应用前景.秘密判定两组数据是否对应成比例是安全多方计算的一个基本问题,在判定空间几何对象相对位置关系中起着重要作用.设计了判断两组数据是否对应成比例的秘密判定协议;分析了该协议的正确性、安全性及复杂性;在保护用户私有输入信息的条件下,解决了空间中点、直线、平面等几何对象之间的相对位置判定问题.     

对象族特征模型几何约束求解研究

提出一种求解对象族模型的新的几何求解方法。提出两种新类型的组,即可伸缩组和可放射组。在刚性组或非刚性组系统中穷举地使用重写规则的较小的集合,一直到没有可用的重写规则为止,最后的组的集合就表示系统的求解策略。提出并实现一种增量算法,以及在这种新的求解方法中的解选择方法,这些方法都可以高效地找到问题的解,并减少解的个数。     

基于多重几何约束的未知物体抓取位姿估计

针对机器人在非结构化环境下面临的未知物体难以快速稳定抓取的问题,提出一种基于多重几何约束的未知物体抓取位姿估计方法.通过深度相机获取场景的几何点云信息,对点云进行预处理得到目标物体,利用简化的夹持器几何形状约束生成抓取位姿样本.然后,利用简化的力封闭约束对样本进行快速粗筛选.对抓取位姿的抓取几何轮廓进行力平衡约束分析,将稳定的位姿传送至机器人执行抓取.采用深度相机与6自由度机械臂组成实验平台,对不同姿态形状的物体进行抓取实验.实验结果表明,本文方法能够有效应对物体种类繁多、缺乏3维模型的情况,在单目标和多目标场景均具有良好的适用性.     

运动目标三维轨迹可视化与关联分析方法

随着治安监控系统的普及,越来越多的监控摄像头被安装在各个交通道路和公共场所中,每天都产生大量的监控视频.如今,监控视频分析工作主要是采用人工观看的方式来排查异常,以这种方式来分析视频内容耗费大量的人力和时间.目前,关于视频分析方面的研究大多是针对目标个体的异常行为检测和追踪,缺乏针对对象之间的关联关系的分析,对视频中的一些对象和场景之间的关联关系等还没有较为有效的表示和分析方法.针对这一现状,提出一种基于运动目标三维轨迹的关联视频可视分析方法来辅助人工分析视频,首先对视频资料进行预处理,获取各个目标对象的运动轨迹信息,由于二维轨迹难以处理轨迹的自相交、循环运动和停留等现象,并且没有时间信息就难以对同一空间内多个对象轨迹进行的关联性分析,于是结合时间维度对轨迹进行三维化扩展.该方法支持草图交互方式来操作,在分析过程中进行添加草图注释来辅助分析.可结合场景和对象的时空关系对轨迹进行关联性计算,得出对象及场景之间的关联模型,通过对对象在各个场景出现状况的统计,结合人工预先设定的规则,可实现对异常行为报警,辅助用户决策.     

藏语述说动词小句宾语及其标记3

本文讨论藏语述说动词管控的句子性小句宾语。藏语述说动词包括“说”类动词、认知动词、思考动词、询问动词及其他语义相关的动词。从小句自身结构看,可以是完整的句子,带主语、谓语以及句末动词体貌标记和语气词,也可能只是单一的谓语动词。小句宾语自身具有谓词性,通常通过添加名词化标记使之名词化。小句宾语的标记来自古代述说类动词的类典型zer 的语法化,而在现代藏语中作为小句标记语音和书写形式上都有多个变体。小句宾语内部也有复杂的关系和层次,类似于英语的直接引语与间接引语。小句缺省主语的情况下,动作发出者可通过表示体貌、情态的语法词以及上下文来确定。小句的句类包括陈述、疑问、祈使和感叹,可带不同的句类语气词。最后应该指出,有一部分述说动词小句宾语经常不带名词化标记,这种现象会给句法处理算法带来一定的麻烦,相关原因和解决办法还须进一步研究。     

3D Shape Matching and Inspection Using Geometric Features and Relational Learning

In this paper we consider the problem of matching 3D sensed data with models and inspection for defects where the correspondence between models and data needs to be solved in robust and efficient ways. We explore the use of machine learning (in particular, relational learning) as an efficient method for solving correspondence (and so, pose estimation) as well as automatically generating rules for acceptable shape variations from training data. As an additional but necessary issue, we also consider the use of view-independent covariance methods for the extraction of surface features used to determine shape signatures which correspond to curvature-like surface attributes. Such features are utilized in the relational learning model.     

几何活动轮廓模型中停止速度场的异性扩散

几何活动轮廓(GAC)模型广泛应用于计算机视觉和图像分析领域,特别是用于定位目标边界.然而,基于GAC模型的图像分割有演化时间长和边界泄漏两个缺点.一方面,停止速度场在同质区域一般不够平滑,这导致活动轮廓不能快速演化到希望的目标边界;另一方面,停止速度场在目标边界上不为0,导致活动轮廓不能停止于目标边界,活动轮廓继续演化进入目标边界内(边界泄漏).针对这两个问题,提出了一种对停止速度场进行各向异性扩散的方法.它基于提出的各向异性扩散模型.然后把各向异性扩散后的停止速度场应用于GAC模型进行图像分割.实验结     

Geometric Flows of Curves in Shape Space for Processing Motion of Deformable Objects

We introduce techniques for the processing of motion and animations of non‐rigid shapes. The idea is to regard animations of deformable objects as curves in shape space. Then, we use the geometric structure on shape space to transfer concepts from curve processing in ?ⁿ to the processing of motion of non‐rigid shapes. Following this principle, we introduce a discrete geometric flow for curves in shape space. The flow iteratively replaces every shape with a weighted average shape of a local neighborhood and thereby globally decreases an energy whose minimizers are discrete geodesics in shape space. Based on the flow, we devise a novel smoothing filter for motions and animations of deformable shapes. By shortening the length in shape space of an animation, it systematically regularizes the deformations between consecutive frames of the animation. The scheme can be used for smoothing and noise removal, e.g., for reducing jittering artifacts in motion capture data. We introduce a reduced‐order method for the computation of the flow. In addition to being efficient for the smoothing of curves, it is a novel scheme for computing geodesics in shape space. We use the scheme to construct non‐linear “Bézier curves” by executing de Casteljau's algorithm in shape space.     

Analysis of Sensing Errors for Manufacturing Geometric Objects from Sensed Data

In this work we address the problem of manufacturing machine parts from sensed data. Constructing geometric models for objects from sensed data is the intermediate step in a reverse engineering manufacturing system. Sensors are usually inaccurate, providing uncertain sensed information. We construct geometric entities with uncertainty models from noisy measurements for the objects under consideration, and proceed to do reasoning on the uncertain geometries, thus, adding robustness to the construction of geometries from sensed data.     

虚拟环境中软体的包围盒更新方法分析

讲述了软体采用层次包围盒方法进行碰撞检测时,针对连续变形包围盒树的两类更新方法:静态更新和动态更新,对静态更新方法中的自上而下、自下而上和混合更新方法,动态更新方法中的离散法和连续法进行了分析,并利用实验数据比较了各种算法在不同仿真环境下的运算速度.结果显示,混合更新方法和连续法在虚拟现实环境中具有更好的性能.