基于Murkowski距离连续的非刚体三维运动恢复算法研究

现有的非刚体三维运动重建算法很难根据不同的场景、不同的非刚体来寻找不同的形状基,这种情况对重建 过程产生了很大的影响,造成模型失真。为了解决这一问题,提出一种基于Murkowski距离连续的非刚体三维运动 恢复算法,该算法根据在高速分解的图像序列中帧与帧之间的运动参数与特征点位移变化都呈现连续平缓的物理特 性,在Murkowski距离约束的情况下,将运动结构参数通过非线性优化的方法来进行求解,最终得到非刚体的三维运 动结构,并且通过仿真实验,验证了它的可行。     

结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.     

基于距离和曲率特征的三维模型检索研究

针对采用单一特征描述基于内容的三维模型检索时检索精度不高的问题,结合全局描述的距离特征和局部描述的曲率特征,提出一种新的三维模型检索算法,通过距离特征相似性和曲率特征相似性的加权和,确立模型新的相似度匹配。仿真实验结果表明,相对于单一形状特征的模型检索,该检索算法能够获得更准确的检索效果。     

结合稀疏编码和金字塔匹配的视频检索

针对金字塔匹配下的视频检索系统中基础特征用矢量量化方法表示不够精确的问题,结合稀疏编码方法进行视频检索。视频的基础特征通过稀疏编码表示后,用金字塔方法进行多次匹配,将多次匹配结果线性合并,作为修正后的相似性度量结果。通过对UCF50的检索实验表明,该方法能显著提高检索的准确率。     

结合描述性文本的三维模型语义检索方法

为了提高三维模型的检索性能,针对当前三维模型检索系统的语义检索功能无法支持用户的主观性描述文字的问题,提出一种基于内容和描述性文本结合的三维模型语义检索方法。该方法首先为三维模型构造语义树;然后,利用语料统计的方法,计算输入的描述性文本和语义树节点扩充信息的相关程度,将相关度较高的一部分节点的三维模型实例提取出来,得到一个经过语义约束的较小的三维模型集合;最后,使用用户输入的三维模型实例在这个经过语义约束的较小的三维模型集合里进行形状相似性匹配,依据匹配度的大小返回给用户三维模型检索结果。实验中,使用WordNet对一些名词的释义作为描述性文本输入。在普林斯顿大学的PSB三维模型数据集上的实验结果表明,该方法在大多数类别中的查准率—查全率性能好于传统的基于内容的三维模型检索方法。     

基于视觉面距离的三维模型检索

研究计算机视觉图像优化问题,针对目前三维模型检索较低的的检索精度,为改善检索结果与人视觉上保持一致,减少计算量,提出一种新的基于视觉面距离的模型检索算法。利用模型的整体特征;根据表层视觉特性构建视觉面距离模型将三维模型映射到二维模型;由于二维傅立叶算法不仅对噪音具有很好的鲁棒性,而且对几何变换具有不变性。采用二维傅立叶变换提取二维模型特征向量对特征进行融合,从而有效地评估三维模型之间的相似度。进行仿真分析,仿真结果表明,改进方法较传统其他三维模型检索有更高的精度,并与人视觉的一致性。     

结合距离变换和隐层图词包的手绘图像检索方法

随着触屏设备的广泛普及,基于手绘的图像检索技术受到了越来越多的关注.针对HOG,SIFT,RST-HELO等传统图像描述子在基于手绘图像检索领域的局限性,提出一种基于卷积神经网络构建隐层图词包特征描述子的手绘图像检索方法.首先对数据库图像提取边缘概率图;其次在边缘概率图上计算Chamfer距离变换图像,通过对距离变换图像提取隐层图词包特征构建预分类检索.在Flickr15K数据集上对文中方法进行了实验,证明基于隐层图词包特征描述子的检索效果比RST-HELO等传统方法有了显著提高;从图像预处理和特征描述子两方面对SBIR进行了改进,实验结果表明,文中方法具有更高的准确率.     

一种基于扩散几何的非刚体三维形状分割方法

三维形状分割是三维形状分析中的一个重要问题.为了使分割结果能适应非刚体丰富的姿态变化,提出一种基于扩散几何的三维网格分割方法.该方法采用波核特征的局部极值点作为非刚体网格模型表面的显著特征点;进而将显著特征点作为初始聚类中心,采用K-均值聚类算法来获得分割结果.实验结果表明,文中方法不仅对处于不同姿态的非刚体三维形状具有良好的分割一致性,而且对噪声、孔洞等具有较好的鲁棒性.     

基于自正则化非负编码和自适应距离度量学习的视频人脸识别

针对鲁棒人脸识别中K近邻分类无法利用图像集中附加信息的问题,提出基于自正则化非负编码(SRNNC)和自适应距离度量学习的方法。首先,利用样本图像和从样本获得的仿射包模型联合表示一幅图像并进行自正则化非负编码;然后,通过保留大间距架构中数据之间的相似关系来学习更具判别性的马氏距离度量;最后,利用维度加权马氏距离和K近邻分类器完成人脸分类。针对灰度像素值和局部二值模式进行测试,在UCSD/Honda、CMU Moby和You Tube明星数据集上的实验表明,相比其他几种较为新颖的识别方法,该方法取得了更好的识别性能。     

一种基于学习的复杂非刚体运动跟踪方法

复杂非刚体运动的跟踪是计算机视觉中的一个重要研究问题，在人机交互、运动合成与识别等领域有着广泛的应用。复杂非刚体运动跟踪的困难在于运动的自由度比较大，运动状态向量是一个高维的向量，而直接在高维空间中跟踪或求解图像中物体的运动状态向量是一个约束不充分、并因此而难以解决的问题。本文的基本思想是采用机器学习的方法来学习复杂非刚体运动的状态表示及其动态模型，从而将一个约束不充分的跟踪问题转化成一个约束充分的跟踪问题。     

基于图像序列的非刚体三维运动恢复

研究图像序列中非刚体的三维运动重建问题。介绍非刚体运动重建的两种重要算法:奇异值分解法和线性迭代法。对迭代算法所用的重构方法进行修改,在迭代过程中应用结果更为精确的重构方法来求解非刚体的模型和旋转矩阵。对真实图像序列的实验结果验证了该算法的有效性和精确性。     

结合有限元和非刚体运动估计的左心室应变分析

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.     

基于倒谱分析和距离测度的音频检索方法

介绍一种基于倒谱分析的快速音频检索方法。该算法以倒谱特征参数为基础，在特征空间上采用距离测度的检索方法。在对CCTV1频道100h音频库的测试中，该方法搜索均长为12．5s的模板音频时的时速达到0．0014倍实时，而等错误率（Equal Error Rate，EER）仅为1．5％。实验结果表明，在保证了搜索速度的前提下，该方法有较低的误识率。文章最后针对所提出算法的不足之处提出了改进意见。     

基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法

针对图像检索,提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法。主要是在卷积神经网络（CNN）中加入哈希层,采用由粗到精的分级检索策略,根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的[m]幅图像构成图像池,计算池内图像与查询图像高层语义特征之间的欧氏距离进行精检索,达到最终的检索目的。提出方法将哈希层的损失作为优化目标之一,结合图像的两种特征进行检索,弥补了现有方法中直接利用CNN深层特征检索耗时、占用内存的不足。在印花织物和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出方法检索性能优于其他现有方法。     

具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型?

在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图像重构,采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。     

结合颜色和空间信息的图像检索方法

本文采用了结合空间信息和图像颜色特征的颜色关联图方法。在特征度量时，依据所设计的评价试验，对四种距离度量方法进行了比较。将所选方法应用于西北大学可视化研究所开发的医学影像数据库系统中。实验表明，所述的图像检索方法具有较好的查全率与查准率。     

结合编辑距离和Google距离的语义标注方法*

提出了一种在领域本体指导下对网页进行语义标注的方法。该方法利用编辑距离和Google距离从词语的语法和语义两方面综合度量词汇与本体概念之间的语义相关度,从而在网页与本体之间建立映射关系。此外,对网页进行语义标注后,利用标注结果对本体进行有效扩充,使本体更趋于领域化。实验结果表明该方法是行之有效的。