一种用于人脸识别的三维人脸模型重建方法

针对以往三维人脸模型重建算法实用性差、算法复杂度高、需要通用人脸模型和对噪声敏感等缺陷，提出了一种计算量小、无需通用人脸模型的三维人脸模型的重建算法。该算法在人工辅助确定特征点的基础上，利用能量函数最小的约束关系实现深度图的初步融合，然后运用改进ICP算法获得隐式的三维人脸模型。通过对获得模型的变换和投影，可产生不同姿态的二维人脸图像。实验结果表明，融合平均误差仅为1．32毫米，效果逼真。和其它算法相比，它还具有存储资源消耗少、算法稳定性高等优点。     

一种在对极几何约束下重建三维物体的方法

本文在用对极几何关系重建三维物体的基础上,提出了利用量小二乘法和迭代法相结合的基础矩阵求解算法,推导了新的评价函数作为迭代的误差测度.在每次迭代时,以评价函数作为测度来排除具有较大误差的图象点,而对保留的误差较小的点乘以适当的权值,因此得到精度较高的基础矩阵。实验表明,我们的重建方法比已有算法运算精度更高,性能更稳定,且具有良好的抗噪声性能。     

一种在对极几何约束下重建三维物体的方法

本文在用对极几何关系重建三维物体的基础上，提出了利用最小二乘法和迭代法相结合的基础矩阵求解算法，推导了新的评价函数作为近代的误差测度，在每次迭代时，以评价函数作为测度来排除具有较大误差的图象点，而对保留的误差较小的点乘以适当的权值，因此得到了精度较高的基础矩阵，实验表明，我们的重建方法比已有算法运算精度更高，性能更稳定，且具有良好的抗噪声性能。     

基于深度学习方法的单张零件图像重建网格模型

重建物体的三维形状是计算机图形学领域的一个研究热点,网格模型是一种常用的三维模型。文中基于深度学习方法提出一种从单幅机械零件图像重建其网格模型的方法。首先经过一个图像预处理过程将前景零件从背景中分离出来;其次基于ResNet和BSP-Net两个骨干网络建立一个新的网络结构,将前景零件图像重构为网格模型。该网络将零件的多个视图图像作为输入,并融合它们的重要特征。此外,加入形状先验损失引导模型的训练过程以优化重建结果。对螺母、螺栓和垫圈进行重建实验,验证了该方法的有效性。通过训练过程的损失函数曲线说明添加多视图特征融合和形状先验损失可以让损失收敛到更低的值。在三个评价指标上的测试表明,文中方法的重建结果优于ResNet+BSP-Net方法和IM-Net方法。     

基于产品照片构建选区激光烧结模型方法的研究

本文首先简单介绍了主要的反求工程建模方法,重点介绍了照片建模技术的基本方法和基本原理,利用该建模方法来重建石狮的三维模型,并生成为激光快速成型设备所用的STL文件,最后利用选区激光烧结技术制作出石狮的模型。     

基于立体视觉的三维模型重建系统设计

以计算机视觉理论为基础,研究了基于立体视觉的三维重建技术.早期的三维重建技术受到理论研究水平的限制,建模过程需要专用设备如视觉坐标测量机来实现,且摄像机的运动受到严格的限制.在非特定环境下,对不特定模型采用普通的数码相机进行三维重建.该系统切实可行,操作简单,可以精确地恢复出二维图像检测方法所不能提供的物体的位置、几何...     

一种基于虚拟平面的立体视觉的重建方法

该文分析了在立体视觉系统下未定标图像间的对极几何关系,通过证明虚拟平面的平面射影坐标与立体射影坐标的关系,提出了一种在射影几何意义下进行立体视觉重建的几何方法,在计算转移矩阵及重建点的立体视觉时,采用精确的非线性算法,提高了算法的精度。     

一种光学图像的快速超分辨率重建方法

图像超分辨率重建技术旨在复原成像系统截止频率之外的信息,提高图像的分辨率．针对单幅光学图像,提出了基于分层的超分辨率重建方法．在算法的实施过程中,提出一种级联模板的快速运算方法．实验结果表明了方法的简洁和有效性．     

一种新的空间数据不确定性重建方法

在重建空间数据时,如果条件数据较少甚至没有任何条件数据,重建结果常常出现较多的不确定性,此时适合采用基于统计原理的随机模拟方法重建空间数据.多点信息统计法（Multiple-Point Statistics,MPS）是目前随机模拟的主流方法,它可以将训练图像中提取的本质特征复制到重建区域.由于传统采用线性降维的MPS无法较好处理非线性数据,而局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）可以实现对非线性数据的降维,因此提出LLE与MPS相结合的空间数据不确定性重建方法.利用该方法对图像数据进行重建实验,实验结果证明该方法的有效性.     

一种改善被动毫米波重建图像质量的方法

凸集投影(POCS)算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法.针对常规POCS算法收敛速度慢、存在边缘震荡效应的问题,论文结合被动毫米波图像降质模型,提出了一种用于被动毫米波图像超分辨率重建方法.该方法有效利用图像的边缘信息,根据不同的区域选择相应的松弛算子,同时建立边缘约束集来保证边缘图像的尖锐性.实验结果表明.在有效消除边缘震荡效应的同时提高了收敛速度,适用于被动毫米波图像的超分辨率处理.     

一种三维建模的数字构建方法

针对解决土壤环境污染这一问题,提出一种数字驱动的三维建模的数字构建方法。该方法应用在土壤环境修复技术中有效降解有毒多环芳烃类有机物,而工作人员无法靠近但又需要采集整个降解过程参数的情况。通过自主研发边缘计算物联网硬件平台对有毒环境中参数进行无接触式实时监控与采集。将采集的数据生成三维的可视化模型平台,平台上可以监控传感器获取数据,并对数据进行实时分析与存储。该三维模型算法采用OpenCV的RGB阈值限定函数对图像进行子建筑识别,将子建筑的二维像素坐标数组拓扑结构和位置信息保存,辅以含有高度的一维数组进行重组,再通过软件算法形成几乎零成本且可以实时变动的三维数字底图,而后将传感器位置及传输的数据嵌入,最终形成一套可以实时立体展示数据且可监控的数字三维平台。该技术为土壤环境修复提供了新的技术思路。     

一种复杂过程与复合对象三维建模的实现方法

伴随着虚拟现实技术研究的深入和应用的推广,建模方法作为核心内容也会应用于越来越复杂的系统。现有的建模技术将模型,运动和模型与周围环境的关系相互孤立,这不利用高效和快捷地实现复杂系统。针对这些问题,文章首先使用过程建模方法对复杂系统层次化,然后提出关系建模方法对模型,运动和关系建立标准结构,最后针对复杂过程和复合对象两种应用提出实现方法,验证了方法的可行性和有效性。     

一种基于高阶Markov使用模型的测试用例自动生成方法

为了解决基于单纯马尔可夫使用模型测试用例生成不稳定、测试充分性判定不精确的问题,在分析现有测试用例自动生成方法的基础上,提出一种改进的高阶马尔可夫测试模型,并依据此模型,提出改进的基于快速轮盘赌的二分查找测试用例生成方法和基于相对熵的测试充分性判定方法。实践表明,改进后的方法有效地提高了测试用例生成的稳定性和测试充分性判定的精确性,与原有方法比较更适合大规模软件的测试,提高了大规模软件自动化测试的效率。     

三维轴对称场的一种代数层析重建方法

提出了通过求解代数方程组重建三维轴对称场的一种方法,并利用计算机数值计算及图像处理技术对所提出的方法作了模拟证明。研究结果表明,重建场的平均误差通常在1%以下,当重建场边界区域的场分布与零值相差较大时,其重建精度优于“环带法”。     

一种人体体表三维温度场的融合重建方法

重建人体体表三维温度场能够为包括诊断在内的多项人体医学分析提供可靠数据.由于红外成像具有温度测量精度低、成像分辨率不足以及显示效果较差等缺陷,导致重建的目标三维温度场的可靠性存在不足.针对这些问题,提出一种针对人体体表的三维温度场的融合重建方法.即首先采用黑体测温标定的方法,对红外热像仪的测温结果进行误差修正;其次对红...     

一种基于NURBS的三维统计形状建模方法

针对当前主动形状模型构建中的实际问题,本文提出一种整合NURBS技术的三维统计形状建模方法。首先对目标样本进行多边形网格化处理,再对其进行NURBS建模和曲面空间变换,然后对NURBS曲面上的控制点进行主成分分析,以生成相应的统计形状模型。为了验证该方法的有效性,我们将该方法应用于部分人体器官的训练样本集进行建模测试。实验结果表明,该方法可较为合理和准确地描述目标形状的变化模式,并能提高建模效率,减少存储空间的占用。     

一种复杂系统定性模型描述方法

复杂系统日益呈现出不确定性、非线性等定性特征,已有的建模方法不足以构建具有定性特征的复杂系统。基于此,提出一种复杂系统定性模型描述方法(QMDM)。QMDM结合定性仿真理论,在UML基础上对其组件图、时序图以及状态图进行扩展,可视化地表达出定性模型的建模过程。组件图用于静态的表达出定性模型包含的定性约束关系。时序图和状态图用于动态的表达出定性模型的时序性,以及状态迁移。此外,给出QMDM的形式化定义,便于以后模型验证,并将研究成果在空调制冷系统中进行了初步应用。     

一种基于三维扫描数据的人脸建模方法

三维扫描仪可以准确获取人脸的几何形状与纹理,但原始的人脸扫描数据仅为一张连续曲面,不符合实际的人脸结构,无法用于人脸动画。针对此问题,提出了一种由三雏扫描数据进行人脸建模的方法,将一个具备完整结构的通用人脸模型与扫描数据进行初步适配,再采用细节重建技术恢复特定人脸的表面细节和皮肤纹理。实验表明,该方法建立的三维人脸模型真实感强,结构完整,可生成连续自然的表情动画。     

一种提取 Statz MESFET 非线性电容模型参数的方法

文章提出一种Ｓｔａｔｚ ＧａＡｓ ＭＥＳＦＥＴ非线性电容模型参数的简单方法。它基于逐点拟合和综合拟合法,并以小信号模型数据分布在电容电压特性曲线的三个区为判据,判定提取的电容模型参数的正确性。计算表明,对偏置的电容Ｃｇｘ和Ｃｇｄ数据情况,提取Ｓｔａｔｚ非线性电容模型参数较适用。     

一种基于神经网络分形模型的一维信号表示方法

本文提出了一种基于神经网络的分形模型,讨论了映射收缩条件,并对湖底回波进行了实验。实验结果表明,在此基础上求解分形逆问题,得到的吸引子能很好地逼近指定信号。