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针对离散Reeb图(Discrete Reeb Graph,DRG)描述人体骨架时分支部位骨架线偏离中轴的问题,采用了能量函数最小化的方法对DRG曲线进行优化。将人体模型的DRG曲线作为初始骨架,定义其能量函数,在点云模型的距离场梯度的作用下,迭代地调整偏离中轴目标段的曲线位置使其逐渐逼近中轴,能量函数最小时得到优化的骨架。将该算法应用于同一模特四个不同姿势和四个不同模特同一姿势的人体点云模型,并与基于拉普拉斯算子的点云收缩的骨架提取方法进行了比较。结果表明,该算法能够很好地适应各种不同姿势和体型,模型分叉部位的特征得到更加完善的描述,得到的骨架曲线更接近模型的中轴。 相似文献
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为提高骨架提取的准确性和连通性,提出了一种利用模板和邻域信息的静脉骨架提取新算法,该算法首先对二值图像进行平滑,并通过自适应方法计算静脉纹路上所有像素点邻域之和,以快速区分出边缘点和中轴点,然后遍历图像找出所有符合中轴点模板的像素点,并删除其中的孤立中轴点之后,得到一些间断的中轴线段,最后从这些中轴线段的端点开始采用最大邻域点跟踪方法提取出静脉骨架。实验结果表明,该算法提取的静脉骨架与中轴线重合且平滑稳定,且具有尺度不变性,角度不变性和良好的抗噪性能,是一种有效的骨架提取算法。 相似文献
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软骨给膝关节提供了一种摩擦系数比最好的人工材料要低许多倍的低摩擦抗磨损的支撑面,而且会减小下面胫骨的接触应力.为了了解和比较软骨在正常情况下和病理状态下的相关生物力学机理,建立了矢状面上包含胫股和膑股关节的膝关节二维有限元接触模型,认为模型所有组成部件都为弹性体,运用有限元方法求解了膝关节屈曲过程中矢状面上股骨与胫骨接触过程中有无覆盖软骨层对应力及接触面积的变化.结果表明由于自然关节覆盖着软骨层,在屈膝过程中增大了股胫关节的接触线,减小了股骨屈膝所需要的力矩和胫骨应力.从力学角度解释了膝关节软骨对膝关节的保护作用,从而更加真实地描述了膝关节的力学接触机制. 相似文献
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汪亚明 《中国图象图形学报》2002,7(4):313-318
利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题,将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题,并用2D Hopfield网络实现,在Hopfield网络的能量函数的设计中,综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况,从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象,对于特征点的跟踪,头3帧图象的正确匹配是十分关键的。本文提出了一种3D Hopfield网络用以解决头3帧图象的特征点匹配,并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造3D Hopfield网络的能量函数,实际图象序列的实验结果证明了本方法的有效性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(9)
针对当前三维骨架提取方法复杂度较高、提取结果不够准确,以及专门针对人体模型的方法较少等问题,提出一种基于模型分割的三维人体骨架提取方法。首先,根据模型顶点与末端特征点的最小测地距离将模型分割;然后由归一化的测地距离函数确定模型各顶点所属拓扑层次;接着在模型分割的基础上依据拓扑层次提取出原始骨架点;最后经过微调,将各骨架点按照拓扑关系连接得到较为精确的人体骨架。实验结果表明,该方法有效降低了骨架提取算法的复杂度,且对不同姿势的人体模型均可获得较为准确的提取结果。 相似文献
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随着社会经济发展,生活水平的提高,人们对定制产品的需求越来越多,例如服装高级定制、健身计划定制等。为更好地满足这些需求并提供精准的数据支撑,需提取精确的人体语义特征,即人体的身高、胸围、腰围等一系列参数。对现有特征提取算法进行分析研究,设计一种基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法。通过模板模型逼近输入模型,将模板模型上的语义特征采样点拓展到输入模型上,使用NURBS曲线拟合采样点,计算曲线长度。实验结果表明本文所提算法综合性能好,能够为服装定制、人体动画、人体工程学设计等提供精确广泛的数据支持。 相似文献
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个性化虚拟人体模型骨架生成方法 总被引:14,自引:1,他引:14
采用基于自动化骨架匹配和可视化骨架编辑的方法,可以方便地完成个性化的骨架建模.首先定义一个标准的虚拟人骨架模板,通过骨架模板与人的几何模型的自动匹配,得到初始的骨架模型;然后利用可视化的骨架编辑工具,就可以很容易地生成个性化的虚拟人骨架.实验表明:该方法可以快速、简单地生成精确的个性化的骨架模型,方便虚拟人运动显示。 相似文献
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针对目前在离散点云模型以及低分辨率模型上提取骨架算法存在的局限性,提出一种基于表面及切向属性(attributesofsurfaceandtangency,AST)的新方法.首先给出两个属性定义及其计算方式.然后基于上述属性通过表面光滑收缩和骨架吸引的双重作用达到模型的几何收缩,连接迭代收缩完成后得到的中心点,从而得到模型的骨架.实验表明:该方法得到的骨架能较好地表达原始模型的几何特征和拓扑结构,在缺少连接信息和低分辨率的情况下也能获得较好的骨架提取效果. 相似文献
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脉冲神经元可以被用于处理生物刺激并且可以解释大脑复杂的智能行为。脉冲神经网络以非常逼近生物的神经元模型作为处理单元,可以直接用来仿真脑科学中发现的神经网络计算模型,输出的脉冲信号还可与生物神经系统对接。而小波变换是一个非常有利的时频分析工具,它可以有效的压缩图像并且提取图像的特征。本文中将提出一种与人类视觉系统的开/关神经元阵列相结合的脉冲神经网络,来实现针对视觉图像的快速小波变换。仿真结果显示,这个脉冲神经网络可以很好地保留视觉图像的关键特征。 相似文献
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与传统的基于RGB视频的行为识别任务相比,基于人体骨架的行为识别方法由于其具有受光照、视角和背景复杂度等诸多因素影响非常小的特点,使其成为近几年来计算机视觉领域的主要研究方向之一.但是目前主流的基于人体骨架的行为识别方法都或多或少地存在参数量过大,运算时间过长,计算复杂度过高等问题,从而导致这些方法难以同时满足时效性和... 相似文献
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骨架提取是形状表示的重要分支,在图像压缩、模式识别和形状匹配等领域中都有着广泛应用。本文提出一种基于热方法的骨架提取算法。该方法首先对目标区域构建三角网格,通过求解热传导方程找到距离增加的方向,再利用泊松方程还原测地距离。然后引入投票法的思想来确定骨架端点,通过路径回溯得到目标形状的连续骨架线。最后对终点聚类,检测并提取环形骨架。算法只需要求解2个稀疏线性方程组,因而具有鲁棒性强、精度高且易于操作等优点。同时,预计算中的一些信息可以被重复使用,减少内存占用和时间消耗。实验结果表明,该算法可将目标形状的骨架准确地提取出来。 相似文献