面向内容的三维模型数据库设计及其检索系统的实现

目前,对基于内容的三维模型检索的研究主要集中在检索过程所涉及到的算法方面,而对三维模型库的设计研究较少.为此,详细分析了面向内容的三维模型库的建立过程,重点论述三维模型库的组织结构和分类表的设计,提出一种三维模型分类的手工构造方法,开发了三维模型库的管理软件,并研制了三维模型检索的原型系统.其意义在于为三维模型检索研究提供一个结构合理、数据充分的三维模型库,从而为检索算法的研究奠定坚实的基础.     

基于代价模型的不一致XML 数据修复启发式计算

在实际应用中,为不一致的XML 文档计算最优修复意义重大.但求解最优修复是一个NP 完全问题,特别是在XML 文档同时违反函数依赖约束和主键约束时.提出一个基于代价模型的、可以在多项式时间内完成的启发式修复求解算法.该算法首先借助索引表,在一遍扫描原始XML 文档的情况下寻找不一致数据集,然后为每一类约束的不一致数据集构造候选修复,同时计算其修复代价,最后启发式地求解一个代价最小的修复方案.实验结果表明,该算法的时间复杂度不超过冲突类的3 次方,即便是在不一致数据量很大、噪声比例很大以及涉及多类语义约束时,也能较快地完成修复.     

不连续面三维网络模型图形显示及处理

本介绍如何利用C＋＋语言,通过编制程序来显示不连续面三维网络模型,并实现对该三维图形的旋转、移动、输出等操作。     

一种利用不完整数据检测交通异常的方法

城市化进程的加快带来了严重的交通问题,检测交通异常成为数据挖掘领域的热点之一。传统道路管理主要是应用视频监控,使得处理交通问题的效率受限。鉴于上述原因,提出了一种利用不完整数据检测交通异常的方法(Traffic Anomaly Detection,TAD)。首先,利用相关性聚类从手机数据中获取车辆密度信息,降低处理不完整数据的计算开销;然后,设计一个自适应无参数检测算法,根据手机呼叫量变化率捕捉车辆的分散式动态异常,以解决道路状况不确定性难题;最后,提出异常轨迹算法来追踪异常分布路线并预测影响范围,提高异常检测效率。实验结果表明,TAD方法在不同的实验环境下能够有效地检测交通异常,与现有算法相比,所提算法在有效性和伸缩性上效果更好。     

基于“几何-拓扑”迭代优化的三维网格模型修复算法

针对三维网格模型孔洞保特征修复问题,提出一种基于"几何-拓扑"迭代优化的三维数据修复算法.给定残缺的三角网格模型,首先识别孔洞区域,利用动态规划方法对孔洞区域进行初始的三角剖分,赋予孔洞区域拓扑连接关系;然后识别孔洞边界一对特征点,基于特征点及其法向粗略拟合特征曲线,在特征曲线的指导下调整孔洞局部的拓扑结构,即孔洞区域拓扑连接关系优化;最后基于孔洞及其N环邻域构建保特征的局部总变分能量函数,迭代求解孔洞及其邻域的顶点几何位置,即局部顶点几何位置的优化,重复局部拓扑连接关系优化和顶点几何位置优化,直到拓扑结构优化处理中不再发生连接关系调整,即完成了三维网格模型的修复.在现有的完整三维网格模型上人为去除部分构造带孔洞的残缺模型,以此作为数据,与其他修复算法进行对比实验的结果表明,所提算法可以有效地恢复孔洞区域的显著特征,并且在修复时间和误差统计上占有明显优势.     

一种有效的不完整数据分类器

在模式识别、机器学习以及数据挖掘中,分类是一个基本而又重要的问题.虽有大量的分类器应运而生,但由于处理不完整数据的复杂性,它们大都是针对完整数据的.然而,由于各种原因,现实中的数据通常是不完整的.因此,对不完整数据分类器的研究具有重要意义.通过分析以往在分类过程中对不完整数据的处理方法,提出了一种不完整数据分类器:DBCI.在DBCI的训练过程中,将缺失值的频数按比例地分配到其它观测值的频数中.因此,不完整数据集所包含的信息可以得到充分利用.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,与分类效果显著的不完整数据分类器RBC相比,DBCI具有更高的分类效率和更稳定的性能,并且它的分类准确率可以与RBC相媲美.     

一种基于 Bernoulli混合模型的不完整数据文本分类方法

在Bernoulli混合模型和期望最大化(EM)算法的基础上给出了一种基于不完整数据的改进方法。首先在已标记数据的基础上通过Bernoulli混合模型和朴素贝叶斯算法得到似然函数参数估计初始值, 然后利用含有权值的EM算法对分类器的先验概率模型进行参数估计,得到最终的分类器。实验结果表明,该方法在准确率和查全率方面要优于朴素贝叶斯文本分类。     

基于符号语义的不完整数据聚集查询处理算法

研究了基于符号语义的不完整数据聚集查询处理问题.不完整数据又称为缺失数据,缺失值包括可填充的和不可填充的两种类型.现有的缺失值填充算法不能保证填充后查询结果的准确度,为此,给出了不完整数据聚集查询结果的区间估计.在符号语义中扩展了传统关系数据库模型,提出了一种通用不完整数据库模型.该模型可以处理可填充的和不可填充的两种类型缺失值.在该模型下,提出一种新的不完整数据聚集查询结果语义:可靠结果.可靠结果是真实查询结果的区间估计,可以保证真实查询结果有很大概率在该估计区间范围内.给出了线性时间求解SUM、COUNT和AVG查询可靠结果的方法.真实数据集和合成数据集上的扩展实验验证了所提方法的有效性.     

不完整大数据的分布式聚类填充算法

传统大数据填充算法是根据整个数据集对缺失数据进行填充,使得填充值容易受到不同类别数据的干扰,导致填充结果不精确。针对该问题,给出不完整数据的相似度度量方法,使用近邻传播( AP )算法对不完整数据进行聚类。采用云计算技术优化AP聚类算法,实现一种基于MapReduce的分布式聚类算法,根据算法聚类结果将同一类数据对象划分到相同簇中,并利用同一类对象的属性值对缺失值进行填充。实验结果表明,该算法能实现不完整大数据的聚类,同时加快聚类速度,提高缺失数据的填充精度。     

基于多元回归KNN的网络数据库不完整信息填充

由于网络数据库中缺失数据具有噪声,导致网络数据库不完整信息填充结果偏差较大,提出基于多元回归KNN的网络数据库不完整信息填充方法.采用灰色关联度计算方法对数据库中的不完整信息进行检测,根据检测结果,利用信息熵的属性约简算法,对不完整信息进行约简处理.采用多元回归KNN方法计算网络数据库中目标数据与完全值数据矩阵中所有数...     

利用主动外观模型进行3D人脸的快速自动建模

针对传统方法存在的通用性不强、实时性较差和与视频传输系统不兼容等缺点,提出一种面向单幅任意姿态图像的3D人脸建模技术.首先将基于初始位置校正和模型实例选择的主动外观模型改进方法应用到人脸特征点的提取过程中;然后结合人脸结构特征和空间仿射变换调节CANDIDE-3线框模型,实现对应人脸的全局位置恢复和形状匹配.在此基础上,根据感兴趣区域的对称性对局部坐标进行微调,并构建真实感纹理.实验结果表明,该技术不受图像拍摄焦距等因素影响,单幅图像平均建模时间约为300ms.     

3D Photography Using Shadows in Dual-Space Geometry

A simple and inexpensive approach for extracting the three-dimensional shape of objects is presented. It is based on weak structured lighting. It requires very little hardware besides the camera: a light source (a desk-lamp or the sun), a stick and a checkerboard. The object, illuminated by the light source, is placed on a stage composed of a ground plane and a back plane; the camera faces the object. The user moves the stick in front of the light source, casting a moving shadow on the scene. The 3D shape of the object is extracted from the spatial and temporal location of the observed shadow. Experimental results are presented on five different scenes (indoor with a desk lamp and outdoor with the sun) demonstrating that the error in reconstructing the surface is less than 0.5% of the size of the object. A mathematical formalism is proposed that simplifies the notation and keep the algebra compact. A real-time implementation of the system is also presented.     

Optimizing 3D Irregular Object Packing from 3D Scans Using Metaheuristics

For efficient construction-assemblies transportation, volume constrained 3D printing, dry stacking, and facility waste management, a common problem must be solved. It is the practical problem of packing irregular 3D rigid objects into a container with fixed dimensions so that the volume of the final packed objects is minimized. To solve this problem, a methodology is presented that begins with capturing the initial as-is 3D shape data for each object, followed by a metaheuristic-based packing optimization algorithm. This methodology is demonstrated to be effective in two situations with known optimum solutions and in a third situation involving packing of real-life as-is objects. A high-level selection algorithm that is designed to guide the search of possible object subsets, when not all objects can fit into a single predefined container, is discussed as well. Performance is examined for variations, and a preliminary sensitivity analysis is performed. The methodology and its key algorithms are demonstrated to produce effective packing solutions in a mostly automatic manner. Object packing for this class of applications in civil engineering can thus be potentially improved in terms of outcome efficiency and level of planning effort required.     

Generation of 3D Texture Using Multiple 2D Models Analysis

Solid (30) texturing is commonly used in computer graphics for producing more realistic images. It is often more attractive than the conventional 20 texture mapping but remains more complex on some points. Its major difficulty concerns the generation of 30 texture in a general and efficient way. The well-known traditional procedural methods use generally a simplified mathematical model of a natural texture. No reliable way for the choice of the mathematical model parameters, which characterise directly the produced 30 texture, is given. Therefore, 30 texture generation becomes a more or less experimental process with these methods. Our recently published methodfor an automatic 30 texture generation avoids this problem by the use of the spectral analysis of one 2D model texture. The resulting 30 texture is of good quality but one open problem remains: the aspect of the produced texture cannot be fully controlled over the entire 30 space by only one 20 spectral analysis. This may be considered as a serious limitation for some kinds of textures representing important variations in any direction. In this paper we present a new and more powerful analytical approach for an automatic 30 texture generation. Contrarily to our previous method, this new approach is not exclusively based on the spectral analysis of only one 20 model. It uses two or three 2D models corresponding to different slices of a 30 texture block, so, the aspect of the produced 3D texture can be controlled more efficiently over the entire 30 space. In addition, a more efficient 30 texture antialiasing, well adapted to this new method is presented.     

3D模型数字水印研究进展

数字水印作为3D模型版权保护和内容认证的有效手段近年来被广泛研究,论文从水印算法的分类、典型算法、性能衡量等方面全面综述了近年来国内外3D模型数字水印研究与开发的进展情况,总结了3D模型水印算法发展的新特点,并对该领域未来可能的研究方向和重点进行了展望。     

自适应于局部几何特征的三维模型水印算法

文章针对三维模型提出了一种稳健的三角网格数字水印算法,通过修改从模型中心到各顶点的向量长度来嵌入数字水印。该算法具有如下特点:以全局几何特征作为嵌入对象;将一比特的水印信息分布到整个模型之中;水印的嵌入强度自适应于模型的局部特征。实验结果表明该水印算法能抵抗网格简化攻击,噪声攻击,剪切攻击,以及它们的混合攻击,具有很高的稳健性。     

一种基于边收缩的3维表面模型数据压缩算法

随着数据采集尤其是3维激光扫描技术的发展,对地物目标建立的表面模型越来越精细,由于其不仅导致数据存储量急剧增大,也降低了图形实时交互显示的速度,因此必须对表面模型数据进行压缩处理。为了对原始扫描构模表面模型进行合理、有效的压缩处理,在Garland提出的表面模型压缩算法的基础上,提出了一种新的基于边收缩的表面模型数据压缩算法。该算法首先依据二次误差度量准则计算边收缩的代价,同时确定各边收缩的顺序,然后利用半空间测试方法判断边收缩的合法性,以实现表面模型的边界区域与内部区域的同步压缩。实践表明,该算法不仅在高压缩比的情况下仍能保留原始模型的几何特征,而且能有效地保证压缩模型的质量。     

三维建筑模型的规则化重构方法

基于无人机照片的倾斜摄影测量技术能够快速重建大量三维建筑模型;但这些模型数据量大、噪声多,极大阻碍了在智慧城市中的应用.针对倾斜摄影测量重建的三维建筑模型屋顶重建精度较高的特点,提出一种基于屋顶轮廓线的三维建筑模型规则化重构方法.首先分割屋顶并提取屋顶的外轮廓线;接着通过改进的平面拟合提取屋顶的内轮廓线;然后由屋顶内外...     

累进三维模型相似匹配算法

提出了一种构造三维模型特征二叉树的算法,并根据特征二叉树匹配来获得三维模型的相似程度,特征二叉树与二维模型坐标系统系旋转和平移无关,且适合于三维模型累进牵引匹配,实验结果表明,文中算法能较好地匹配三维模型的相似性。     

Analysis of 3D Hand Trajectory Gestures Using Stroke-Based Composite Hidden Markov Models

We present a glove-based hand gesture recognition system using hidden Markov models (HMMs) for recognizing the unconstrained 3D trajectory gestures of operators in a remote work environment. A Polhemus sensor attached to a PinchGlove is employed to obtain a sequence of 3D positions of a hand trajectory. The direct use of 3D data provides more naturalness in generating gestures, thereby avoiding some of the constraints usually imposed to prevent performance degradation when trajectory data are projected into a specific 2D plane. We use two kinds of HMMs according to the basic units to be modeled: gesture-based HMM and stroke-based HMM. The decomposition of gestures into more primitive strokes is quite attractive, since reversely concatenating stroke-based HMMs makes it possible to construct a new set of gesture-based HMMs. Any deterioration in performance and reliability arising from decomposition can be remedied by a fine-tuned relearning process for such composite HMMs. We also propose an efficient method of estimating a variable threshold of reliability for an HMM, which is found to be useful in rejecting unreliable patterns. In recognition experiments on 16 types of gestures defined for remote work, the fine-tuned composite HMM achieves the best performance of 96.88% recognition rate and also the highest reliability.