制鞋业新技术发展的主要驱动因素

制鞋业技术发展的主要驱动因素，极有可能是以下几个方向：     

减小滚镀零件混合周期影响的措施

从滚筒的横截面形状、尺寸、装载质量及选择合适的滚镀方式等多个角度介绍了生产中减小滚镀时零件混合周期不利影响的措施.指出生产中应根据产量与镀层的质量要求及镀件的特点等具体情况,采取措施减小零件混合周期的影响,从而达到提高滚镀生产效率和产品质量的目的.     

基于频域叠加和深度学习的频谱信号识别

针对频谱监测领域频带较宽、接收机采样步进受限而造成的宽带频谱信号难以识别的问题,提出了一种频域叠加预处理和目标检测相结合的频谱信号识别方法。该方法利用频域叠加对频谱数据进行多帧叠加来突出频谱中的弱信号,将叠加处理后的频谱图像送入改进的目标检测网络中进行信号类型的识别。经过实验证明,此方法能够有效地识别7种类型的频谱信号,提出的频域叠加预处理能够提升目标检测算法的精度,并提高频谱中弱信号的识别能力,在信噪比为6 dB时,算法能够达到89.7%的平均识别率。     

基于改进PBAS算法的级联特征行车检测

随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后通过设定阈值确定感兴趣区域;在感兴趣区域里,选取哈尔（Haar-like）特征和方向梯度直方图特征,输入到优化后的AdaBoost+支持向量机（support vector machine,SVM）级联分类器中进行车辆检测。大量的实验证明了线性化像素自适应分割算法的优越性、AdaBoost+SVM级联分类器快速性、整体车辆检测算法在检测车辆时的实时性和光照鲁棒性。     

针对虚拟人的文本情感语义分析

为了使个性化虚拟人更加形象生动,能根据用户输入的文本做出表情动作,运用自然语言处理技术对中文和英文文本进行语义和分类处理,分析出动作和情感信息。采用潜在语义方法从文本中提取出动作语义信息,利用hownet计算词汇相似度,使用K最近邻方法将文本情感信息分为6类：愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤和惊讶。实验结果为：语料文本分类准确率为87.5%,系统能从用户输入的文本中提取出情感、动作信息,使虚拟人做出相应表情变化。     

基于分层自适应变形的服装重用性研究

针对在静态三维服装仿真过程中三维服装穿在变形后的人体模型或者不同的人体模型身上时它们之间常常会产生穿透现象的问题, 提出一种基于分层自适应变形的服装变形方法。该方法首先进行服装与人体在高度上的匹配, 然后对服装与人体同时进行分层; 对每层中的人体与服装进行碰撞检测查找穿透点, 并且对每层中的穿透点进行处理以消除穿透; 最终能够使服装适合人体模型, 并且有效地解决出现的穿透现象。实验结果表明, 该方法在提高每一套服装重用性方面十分有效。     

汉语语音同步的三维口型动画研究

针对汉语的发音习惯以及语音可视化技术中对口型动画自然、连续的要求,提出了一种基于肌肉模型与协同发音模型的与语音保持同步的口型动画的方法.首先,根据汉语发音时的口型视位特征将声、韵母音素归类,并用数据映射的方式合成与之对应的口型关键帧.通过分析输入的文本信息,合成与语音保持同步的三维人脸口型动画.为了解决汉语发音习惯的问题,设计了一种基于微分几何学描述的协同发音建模的方法,该方法通过分析相邻音子间视素的影响权重,可以产生符合汉语发音习惯的口型动画.最后,通过实验对比和分析,该方法产生的口型动画更为逼真,且符合汉语发音的习惯.     

一种基于国标人体测量学数据的虚拟人建模方法

针对目前利用国标人体测量学数据构建的虚拟人模型,只有单一的骨骼层或皮肤层,不便于同时对虚拟人进行实时运动控制和皮肤动态变形研究的问题,提出一种利用GB 10000-88的19个人体测量学特征数据、用3ds max构造出虚拟人的皮肤网格、层级建模方法构建出虚拟人的骨骼关节运动模型与四元数球面混合插值技术相结合的虚拟人建模方法。实验结果表明,该方法构建的虚拟人双层模型有利于对准确的国标人体测量学数据的虚拟人角色进行建模、皮肤逼真变形、实时运动仿真和人机工效学分析。     

基于注意力与残差级联的红外与可见光图像融合方法

红外与可见光图像融合是在复杂环境中获得高质量目标图像的一种有效手段,广泛应用于目标检测、人脸识别等领域。传统的红外与可见光图像融合方法未充分利用图像的关键信息,导致融合图像的视觉效果不佳、背景细节信息丢失。针对该问题,提出基于注意力与残差级联的端到端融合方法。将源图像输入到生成器中,通过层次特征提取模块提取源图像的层次特征,基于U-net连接的解码器融合层次特征并生成初始融合图像。将生成器与输入预融合图像的判别器进行对抗训练,同时利用细节损失函数优化生成器,补充融合图像缺失的信息。此外,在判别器中,采用谱归一化技术提高生成对抗网络训练的稳定性。实验结果表明,该方法的信息熵、标准差、互信息、空间频率分别为7.118 2、46.629 2、14.236 3和20.321,相比FusionGAN、LP、STDFusionNet等融合方法,能够充分提取源图像的信息,所得图像具有较优的视觉效果和图像质量。     

基于两级非渗透滤波的连续碰撞检测算法*

为提高高精度模型在物理仿真中的碰撞检测效率,提出了一种基于两级非渗透滤波的连续碰撞检测算法,对无碰撞可能性的基本图元对进行快速剔除。首先,通过给基本图元增加额外的层次包围盒,对没有发生重叠的基本图元对进行第一级滤除。其次,采用代数滤波器对通过第一级滤除的基本图元对进行低层滤除。实验结果表明,本文的方法不仅可以有效地检测出碰撞信息,而且可以在物体发生大幅度形变时发挥较好的滤波特性。