一种3D眼镜虚拟试戴系统的实现

针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。     

鱼群涌现机制下集群机器人运动强化的迁移控制

采用鱼群模型驱动多智能体可以涌现出优良的运动特性,但是,由于机器人与真实鱼类相比具有较大的差异性,使得鱼群模型难以应用于真实机器人系统.为此,提出一种结合深度学习与强化学习的迁移控制方法,首先,使用鱼群运动数据训练深度网络(deep neural network, DNN)模型,以此作为机器人成对交互的基础;然后,连接强化学习的深度确定性策略梯度方法(deep deterministic policy gradient, DDPG)来修正DNN模型的输出,设计集群最大视觉尺寸方法挑选关键邻居,从而将DNN+DDPG模型拓展到多智能体的运动控制.集群机器人运动实验表明:所提出方法能使机器人仅利用单个邻居信息就能形成可靠、稳定的集群运动,与单纯DNN直接迁移控制相比,所提出DNN+DDPG控制框架既可以保存原有鱼群运动的灵活性,又能增强机器人系统的安全性与可控性,使得该方法在集群机器人运动控制领域具有较大的应用潜力.     

基于概率语言和改进TODIM的产品服务匹配方法

针对概率语言信息下产品服务模块双边匹配问题,考虑匹配主体间的相互作用与影响以及决策者的心理行为,提出一种基于BWM (best-worst method)、DEMATEL (decision making trial and evaluation laboratory)权重确定方法和改进TODIM的概率语言双边匹配方法.首先,通过BWM方法和概率语言DEMATEL方法确定各匹配模块综合权重;然后,通过TODIM方法计算产品服务模块的总体优势度,得到产品服务模块双边匹配满意度矩阵;接着,在此基础上,构建以产品和服务效用达到最大的多目标优化模型,利用线性加权法将其转化为单目标模型求解,进而得到最优匹配方案;最后,通过新能源汽车产品服务匹配的案例,验证所提出方法的有效性和可行性,为新能源汽车产品与服务融合发展提供新方向.     

InPBi薄膜材料的结构性能和光学性能研究

室温下,InPBi表现出强而宽的光致发光光谱,其宽光谱特性来自于材料中的PIn反位深能级和与Bi相关的深能级。该特性使得InPBi有希望应用于制备光学相干层析扫描系统中的超辐射光源。文章利用透射电子显微镜和三维原子探针研究了InPBi薄膜材料的结构性能,发现Bi原子在InPBi薄膜中的分布极不均匀,在InPBi/InP界面出现了Bi的富集区,从该区域沿[001]方向出现了Bi的纳米面,此纳米面位于(110)平面上。这种Bi原子的富集分布阻碍了PIn反位参与的载流子复合过程,对InPBi的光学性能有显著的影响。研究结果可为制造光学相干层析扫描系统的超辐射发光二极管提供一定的理论基础。     

预估型氨法脱硫控制系统研究

燃煤发电系统中氨法脱硫控制系统具有时变、大延时、大惯性的特点。针对典型的大延迟系统,文中提出基于Smith预估器的脱硫控制系统,通过抵消系统被控对象中的纯滞后环节来提高系统的实时性。Smith预估器依赖准确的PID模型,系统中PID参数整定仍存在不确定性。利用SOA算法对PID参数进行整定,将绝对误差积分ITAE作为适应度函数,通过对适应度值的不断寻优,找到最佳的比例积分微分系数组合。仿真结果表明,相较于Smith预估器控制下的脱硫系统,基于SOA的Smith预估PID控制系统跟随性好且反应迅速,调节时间缩小为原来的9%,峰值时间缩小为原来的5%,具有较小的超调量,系统的实时性和稳定性得到保证。上述结果证明该算法对工程控制系统有效,并具有良好的应用前景。     

On the multi-level embedding of crypto-image reversible data hiding

Crypto-space reversible image steganography has attracted increasing attention, given its ability to embed authentication information without revealing the image content. This paper presents an efficient reversible data hiding scheme for crypto-images: a block predictor is applied to compute prediction errors, then an adaptive block mapping algorithm is utilized to compress them whose amplitudes are within a small threshold, finally, this strategy can be applied in a multi-level manner to achieve a higher embedding capacity. Due to the correlations among adjacent pixels in the block, images can be sufficiently compressed to reserve abundant space for additional data embedding. Different from the prior arts, the compression code of the image is fully encrypted. Experimental results verify that the embedded data and original image can be perfectly recovered, the security is higher compared with the state-of-the-arts, and a significant improvement in the average embedding rate is achieved on two large-scale image datasets.     

LW-Net: an interpretable network with smart lifting wavelet kernel for mechanical feature extraction and fault diagnosis

Neural Computing and Applications - Deep learning has been applied in mechanical fault diagnosis. Hereinto, the convolutional neural network (CNN) has the shallow convolution operation, supporting...     

天然生物质水凝胶吸附材料研究进展

生物质资源产量大,但是利用效率不高,将其制备成高吸附性水凝胶不仅可消除环境污染,减少资源浪费,还可以有效地降低成本。综述了近年来天然生物质功能性水凝胶的制备原料及其制备方法,重点概述了水凝胶在重金属离子和染料吸附方面的应用,总结并展望了生物质凝胶的重点研究方向和未来发展前景。     

互联网与智能化时代的产品设计思维和方法研究

目的探寻与构建互联网与智能化时代的产品设计思维与方法。方法以新设计语境条件下产品自身概念的重新定义为切入点,通过论述互联网与泛载智能时代产品开发设计所需的设计、大数据、社群、场景、四大思维及其融合关系,来探讨区别于传统语境下产品开发设计的新流程与方法。结论在产品软硬件高度融合,泛载智能成为主流的情况下,以社群构建为核心的用户全流程参与式设计,以场景思维置入的方式来评估产品的商业应用潜能,以快速测试、反馈迭代来减少试错周期与成本,逐渐成为互联网与智能化时代下新产品开发设计的核心。