一种用于人脸动画的拟合抽象肌肉模型

三维人脸动画是计算机图形学领域的热点课题。针对目前三维动画模型对人脸的模拟难度高且效果不够逼真地问题,为了简洁且逼真的模拟人脸表情动作,提出了一种拟合抽象肌肉模型。该模型基于人脸动画模型中常用的抽象肌肉模型,对其中宽线性肌的数学模型进行改进,利用形变参数控制宽线性肌的形态,对面部肌肉动作直接进行模拟。仿真实验表明,利用拟合抽象肌肉模型能够更为真实地模拟出复杂的嘴部动作。因此,拟合抽象肌肉模型与传统的抽象肌肉模型相比,实现的计算复杂度不高,并且模拟效果更加逼真,具有广阔的应用前景。     

基于场景的红外非均匀性校正算法对比研究

红外技术发展到今天,红外凝视焦平面探测器阵列性能高、使用简单,从而成为红外系统的主流。但是,红外探测器的工艺和技术生产不出像可见光CCD那样均匀的红外器件,红外探测器阵列的非均匀性一直是红外凝视探测器的主要缺陷。人们开发了多种非均匀性校正算法,尤其是基于场景的自适应算法,极大地弥补了探测器的非均匀性缺陷。但是到目前为止,各种算法都有一定的局限性,尚不能彻底解决非均匀性问题。针对目前常用的几种非均匀性校正算法,包括时域高通滤波算法、神经网络算法、恒定统计量算法等,在天空、地面等不同场景条件下进行了仿真测试,对算法的实施效果进行了对比分析。     

基于对称相关函数法的谐波信号重构

本提出了一种新的噪声抵消方法--对称相关函数法.对它进行了定义,并研究了其性质,且从理论上分析了它抵消平稳随机过程中与信号不相关的加性随机噪声的机理.在此基础上,重构了谐波信号的幅值、相位及频率.计算机仿真结果表明这一方法较为有效在信噪比不小于-14dB时,各参数的相对误差均在5%以内;在-20dB时,频率的最大绝对误差仅为0.0625Hz.     

红外焦平面阵列盲元类型与判别

红外焦平面阵列中盲元的存在降低了红外图像的质量以及红外系统的性能。在系统应用中可以使用算法对盲元进行补偿,但对于焦平面阵列研制而言,盲元的状态却是决定其是否合格的重要因素之一。通过对红外焦平面阵列工艺过程的分析,确定了盲元的4种主要类型、产生的工艺过程和形成的原因。研究了每种类型盲元的特征和表现形式,推导出像元输出电压与盲元种类之间的关系表达式。据此提出了一种简捷的盲元类型判别方法:通过观测盲元的输出波形,即可判定它们的类型。根据盲元类型,可定位于相应的工艺过程,在实现工艺和质量监控的同时,有助于降低红外焦平面阵列的盲元数量、提高制备技术和成品率,保障批产的稳定性。     

基于标准差的自适应激素调节遗传算法

基于生物内分泌系统的激素调节原理,提出了一种新的自适应遗传算法。该算法以内分泌激素调节的H ill函数下降形式为基础,设计了自适应交叉算子和自适应变异算子,使交叉率和变异率在遗传算法迭代过程中,能够根据函数适应度值的标准差进行自适应调节,使得整个进化过程中将种群多样性维持在合理水平,从而保证算法的正常进化。4种测试函数及三维人脑图像分割的实验结果显示,提出的自适应遗传算法可较好地保持种群多样性并克服早熟现象,性能优于其他3种自适应遗传算法及传统遗传算法。     

任意均值复杂噪声下三次非线性耦合谐波分析

针对零均值乘性噪声和加性噪声共存,并且乘性噪声之间独立、乘性噪声和加性噪声之间也独立的噪声背景下谐波的三次非线性耦合问题,提出了一种特殊定义的四阶时间平均多矩谱方法.此方法能够有效地估计出观测信号中参与耦合的谐波频率,文中给出了详细的理论分析和证明.由于该方法也同样适合于非零均值噪声下的谐波耦合问题,因此不再需要对噪声的均值、颜色和分布作任何限制,从而对噪声的统计特性及分布的限制降到了最低,仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种实时体切割绘制的光线分段预处理方法

针对传统图形绘制算法速度慢,质量不高的缺点,提出了一种快速的基于光线投射法的体切割预处理方法。通过外接球面和进行分段的光线投射预处理,在保证绘制质量的同时,实现了实时体切割。实验结果表明,本方法对于医学可视化应用,在使用规则体数据时,有令人满意的结果。     

基于机构学和肌肉模型的单视频驱动人脸情感表达仿真

描述一种3维人脸模型的单视频驱动方法。该方法在传统肌肉模型的基础上,根据嘴部运动特性采用机构学原理建立嘴部运动控制模型,通过视频图像序列跟踪得到特征点的运动规律曲线,进而驱动眼部、嘴部及面部其他部分的网格点运动,产生具有真实感的面部表情动作。仿真结果表明,采用此方法可以得到逼真的人脸表情模拟动画。     

跟踪尾流目标的概率数据关联方法

提出了一种针对尾流目标的跟踪方法。传统的跟踪方法对具有尾流的目标通常会被尾流干扰,无法将源于尾流的量测值与真实的目标进行正确关联,容易产生目标丢失或者失跟的情况。该方法将目标尾流作为一种特殊杂波,推导出带有尾流目标的概率关联系数,对目标量测值进行数据关联。仿真结果表明,与标准概率数据关联跟踪方法相比,提出的新的数据关联方法可以有效地减少目标失跟的情况,逐渐增大量测噪声,该方法依然保持低失跟率。     

相干信源DOA估计修正ESPRIT算法研究

针对相干信源DOA估计提出了一种修正ESPRIT算法,利用时域白噪声信号在不同时刻是不相关的性质,通过对在虚拟平移天线阵列过程中所得阵列的输出数据协方差矩阵进行修正,可减小白噪声的影响.该算法对独立源和相干信源的DOA估计有较高的分辨率,计算量较小,即使在低信噪比、低快拍数和小阵元数的条件下,仍具有很小的估计误差.能较准确地进行相干源的DOA估计.仿真结果验证了修正ESPRIT算法的正确性和有效性.