颅像轮廓曲线相似性鉴别方法研究

颅像轮廓曲线的相似性鉴别是计算机辅助颅像重合技术中的重要研究内容之一.传统的方法需要大量的人工介入,对此提出一种改进算法:通过自动定位曲线间的对应点,在此基础上从对应离散点之间的距离,和尺度空间中曲率函数的相关性两个方面对曲线的相似性进行定量的分析.该方法提高了重合鉴定的自动化程度,量化指标的引入也减少了操作中的主观因素.     

颅像重合计算机分析处理系统

借助于计算机图像处理技术，对颅骨进行法医学个人识别的身源鉴定，为公安、司法部门的破裂、案件审理及结案工作提供了十分重要的证据。本文提出了若干算法，供计算机辅助颅像重合识别系统使用。     

一种基于浮点数编码遗传算法的颅像叠加方法

针对计算机辅助颅像重合技术中三维颅骨模型与二维人脸照片的颅像叠加问题,提出一种基于浮点数编码遗传算法的自动叠加方法。首先使用遗传算法寻找三维颅骨相对于二维照片上对应标志点的最佳匹配几何变换f,遗传算法采用浮点数编码,选择、交叉、变异算子分别使用最佳保留选择算子、启发式交叉算子和随机变异算子,然后通过相似性变换和透视投影变换,将三维颅骨模型映射到二维人脸照片上,实现最佳颅像叠加。实验表明,此方法实现了自动化的颅像叠加,且耗时短,准确度高。     

图像配准技术在颅像重合中的应用

该文将图像配准技术应用于颅像重合,从而实现颅骨与照片的配准。首先简要介绍了常用的几种图像配准算法,然后根据颅像配准的特点选择基于特征点映射的配准算法,并结合加权值的思想使颅像配准效果更加理想,最后对颅像配准的误差来源进行了分析。试验证明,采用基于加权值的特征点映射配准算法获得了较好的配准效果。     

基于单张二维照片的三维姿态计算

通过一张二维照片计算其三维姿态是三维人脸识别和颅像重合中的难点问题。该文主要研究了绕轴的平面旋转、垂直深度旋转和侧深度旋转的姿态计算问题。通过两外眼点间的关系计算平面旋转角度；通过眉间点、鼻下点与颏下点的距离关系计算垂直深度旋转角度；通过鼻下点与两外眼点的角度关系计算侧深度旋转角度。试验证明提出的方法误差小，能够比较准确地计算出三维姿态。     

一种评估颅骨和颅面相似性的方法

针对评估颅面和颅骨轮廓相似性过程中的离散点对应、曲线拟合带来的误差以及人工干预问题, 提出一种基于重采样和Fourier变换的离散轮廓像素点的相似度量方法。首先使用Canny算子和滑动窗口方法进行边缘检测和边界跟踪, 得到待比较颅骨和颅面的边缘轮廓像素集合; 然后对轮廓统一重采样, 解决了两者离散点的对应问题; 最后直接对数据进行规格化和离散傅里叶变换, 利用傅里叶描述子进行相似性度量, 避免了曲线拟合导致的误差和手工介入问题。实验表明, 该算法提高了颅骨和颅面相似性度量的准确率, 复杂度较低, 可实现评价过程自动化, 为颅像重合身份认证奠定了基础。     

颅面重构中颅面相似度比较*

目前颅面重构技术往往利用目标颅骨所反映出的种族、性别、年龄、营养情况等信息来选择参考颅骨或者参考面部模板进行颅面重构,但这些信息并不包括颅骨自身的信息（如形状信息）;在得到颅面重构的结果后,评估生成的人脸到底像不像其本人的真实人脸,数值化评估重构结果尚待完善。基于以上问题,提出了一种颅面相似度比较的方法,将颅面特征点分为形状特征点和一般特征点,针对不同特征点计算不同距离来衡量颅面相似度。实验结果表明,利用该方法选择出的参考颅骨或面部模板与志愿者的选择基本一致,可用于进行颅面重构后续计算并对重构结果进行评估。     

利用Principal Warps评估颅面几何相似度

针对目前颅面相似度评估主要依靠主观验证、缺乏衡量相似度的物理量等问题,提出一种3维颅面几何相似度评估方法。将颅面相似度评估看做是待比较颅面到数据库中其余颅面的弯曲变形,计算出待比较颅面的Principal Warps作为新的基,给出颅面间对应全局特征点的选择方法,并利用薄板样条函数建立映射,从而计算出相应的弯曲变形矩阵,将该矩阵表示为基与系数矩阵的乘积。实现了在待比较颅面固定的情况下,用系数矩阵来衡量颅面间的变形程度,并在此基础上定义了颅面间几何相似度距离,给出了具体比较方法。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于射线投影的多视场深度像融合

首先确定匹配好深度像的最小轴对齐包围盒.通过盒面,沿着x,y,z 3个轴方向投射3个均匀分布的射线组,计算得到与所有深度像的交点,并通过Dexel结构来存储射线组与交点.加入距离和法向夹角2个判断依据来去掉重叠点,从而将多个视场深度像融合为完整的、无冗余的三维模型.实验结果表明,该方法误差小、速度快,而且简单有效.     

特征点自动标定的颅面复原及其评估方法

为了采用计算机技术从人头颅骨样本重构出个性化的三维表面面部特征,提出一种特征点自动标定的颅面复原算法.首先利用特征点自动标定算法对待复原颅骨模型进行特征点标定;然后在基于模板变形的颅面复原算法基础上引入Laplace坐标网格变形技术,以实现待复原颅骨模型的颅面复原.为了验证文中算法进行颅面复原结果的可靠性,提出一种采用计算颅面整体特征和局部特征相似度的颅面复原结果评估方法.实验结果表明,文中提出的特征点自动标定算法大大提高了颅面复原前期工作的效率,颅面复原算法对待复原颅骨的颅面复原取得了良好的复原效果;同时,颅面复原结果评估方法达到了主观与客观评价上的一致,对复原结果验证有良好的指导作用.     

On the Generalization of Single Input Rule Modules Connected Type Fuzzy Reasoning Method

Yubazaki have proposed a “single input rule modules connected type fuzzy reasoning method (SIRMs method)” in which its final output is obtained by summarizing the product of importance degree and inference result from single input fuzzy rule modules. This paper proposes a “functional-type SIRMs method,” which is an extended version of the SIRMs method, and clarifies the relationship between the Takagi--Sugeno (T--S) reasoning method and the functional-type SIRMs method. The functional-type SIRMs method can be shown to be transformed to the T--S reasoning method, but generally the conversion to functional-type SIRMs method from the T--S reasoning method is impossible. It is shown, however, that the T--S reasoning method can be transformed to the functional-type SIRMs method when the T--S reasoning method fills some conditions. For this reason, it is shown that the functional-type SIRMs method is the subset of the T--S reasoning method.      

耦合场协同仿真中节点载荷插值的混合法

节点载荷插值是使用协同设计方法进行耦合场仿真的一个关键。首先介绍了有限元软件内部的多场耦合的节点映射方法,然后把协同设计方式下多场耦合的插值算法归结为散乱点的插值。分析了映射法、自然邻居插值法、滑动最小二乘法和反距离移动平均法对于散乱点插值的优缺点,在此基础上提出了耦合场协同仿真的混合法。该法首先使用自然邻居插值法对大多数内点进行插值,接着使用滑动最小二乘法对外点插值,对余下的外点使用反距离移动平均法进行插值。对滑动最小二乘法做了改进以进行精确插值。最后用一个热应力的算例进行验证,表明该算法具有良好的精度、速度和稳定性。     

广义q-ROF TODIM方法及应用

基于Pythagorean模糊迭代多准则决策(TODIM)方法和简化的TODIM方法,首先给出简化的q-ROF TODIM方法,并分析该方法产生的悖论;其次,结合广义TODIM方法的思想,提出广义q-ROF TODIM方法;再次,通过一个实例来说明广义q-ROF TODIM方法的可行性和有效性;最后,结合该实例,将所提出的方法与其他q-ROF决策方法进行比较分析,同时分析参数的变化对决策结果的影响,进一步阐明所提出方法的优越性.     

三对角线性方程组的分布式并行算法

文中回顾了Ｍｉｃｈｉｅｌｓｅ＆Ｖｏｒｓｔ算法，分析了影响Ｍ＆Ｖ．算法并行效率的主要因素，根据分布治之思想提出了一种求解三对角方程组的并行算法，新算法通信建立次数的Ｍ＆Ｖ算法的５０％，数据传输量为其３３％，最后的工作站网络环境下实现了新算法，就并行效率与Ｍ＆Ｖ算法进行了比较，结果表明在由６台工作站的组成的网络中新算法必能提高可达到４０％。     

完善频谱脸人像识别的分类器设计

频谱脸方法是一种利用小波变换和Fourier变换有效地提取人像的位移不变特征和表情相对不变特征的方法。该文着重讨论了频谱脸方法系统化的预处理方法和相似性度量选择这两个关键性问题。其中，矩的方法被用于人像进行预处理，因为它能有效地对人像的伸缩和平面旋转进行矫正；通过对最近邻法、平均法、Hausdroff距离法和修正的Hausdroff距离法等4种典型的相似性度量方法中进行比较和分析的结果表明，最近邻法、平均法和修正的Hausdroff距离法都是频谱脸方法进行相似性度量的有效方法，其中，最近邻法是最有效的方法，它对诸如位移、伸缩、平面旋转、少许遮掩及少许姿势、表情和光照条件的变化多种影响人像识别的因素均具有最佳的容错性，并在Yale和Olivetti人 像数值库上进行了识别试验，分别取得了97％和99％的识别率。     

A parallel clustering method combined information bottleneck theory and centroid-based clustering

Clustering is an important research topic of data mining. Information bottleneck theory-based clustering method is suitable for dealing with complicated clustering problems because that its information loss metric can measure arbitrary statistical relationships between samples. It has been widely applied to many kinds of areas. With the development of information technology, the electronic data scale becomes larger and larger. Classical information bottleneck theory-based clustering method is out of work to deal with large-scale dataset because of expensive computational cost. Parallel clustering method based on MapReduce model is the most efficient method to deal with large-scale data-intensive clustering problems. A parallel clustering method based on MapReduce model is developed in this paper. In the method, parallel information bottleneck theory clustering method based on MapReduce is proposed to determine the initial clustering center. An objective method is proposed to determine the final number of clusters automatically. Parallel centroid-based clustering method is proposed to determine the final clustering result. The clustering results are visualized with interpolation MDS dimension reduction method. The efficiency of the method is illustrated with a practical DNA clustering example.     

序列化融合的指纹匹配方法

在指纹识别中,利用细节点或纹线等单一指纹特征的识别算法来得到一个很高的识别性能比较困难。将不同的指纹匹配算法进行融合来获得较高的准确率已经成为当前研究的热点。提出了一种新的序列化融合的指纹匹配方法。利用基于细节点的指纹匹配算法对待识别指纹进行预判,对于不能确定其为同源或异源的,将再利用基于纹线的指纹匹配算法进行匹配,对两次的匹配得分进行融合,基于融合结果判断其为同源或异源。在指纹库FVC2002 DB2上的实验结果表明,采用基于细节点的指纹匹配算法、基于纹线的指纹匹配算法、对上述两种算法的Sum融合方法、提出的方法得到的等错误率（EERs）分别为3.0%、4.9%、2.0%、1.9%,且相对于Sum融合方法,提出的方法在时间消耗上降低了64.64%。     

二维二通道小波的构造与图像融合应用

提出了一类新的二维二通道小波的一种构造方法,并把此类小波应用于图像融合中,提出了利用小波分解后的低频子图像的梯度图对高频子图像进行融合的图像融合算法,并采用熵、均方根误差等指标对融合结果图像进行了评价。实验结果表明,该方法有较好的视觉效果。其融合性能好于采用相同融合算法的基于张量积四通道小波的融合方法,并能节约50%的运算量。     

基于振动可视化的电力变压器ODS测量方法研究

针对电力行业变压器振动测量研究的需要,提出了一种基于振动可视化的电力变压器工作振型(Operational Deflection Shape, ODS)测量方法。该方法采用高速摄像机获取被测结构的振动视频,并基于稠密光流法进行运动捕捉,从而获取被测结构的ODS。搭建了悬臂梁振动试验台,通过对比振动可视化方法与传统接触式测量方法的ODS测量效果,验证了本方法的可行性。研究了电力变压器的振动原理,并使用该方法来分析电力变压器的振动,获取设备工作振型。结果表明：基于振动可视化的ODS测量方法简单并易实现,其ODS测量结果能够满足电力变压器振动测量的需要,并能为电力变压器的状态分析提供依据。     

A combined boundary element and finite element solution of slab and slab-on-girder bridges

The boundary element method (BEM) has been shown by many researchers to be an efficient numerical tool with which to analyse various engineering structures. In particular, the method has been extensively applied to a large number of plate bending problems. The distinct advantage of the method is in the reduction in dimensionality of the problem and, as a consequence of this, both computer time and data preparation are significantly reduced. In this paper, the suitability of a new method combining the advantages of both the BEM and the finite element method (FEM) is studied. The method is first applied to investigate the conventional plate bending problems. After the validity of the method is established it is then extended to analyse the more complicated problems of slabs and slab-on-girder bridges. Through a series of slab-on-girder bridge calculations, it is demonstrated that the method is not only accurate and fast converging but its ease of application and data preparation is not attainable by the ordinary FEM.