基于离散形状空间的表情编辑方法

针对人脸表情编辑中受表情姿态影响以及素描和漫画样本量少、训练样本不充分的问题,提出了一种基于离散形状空间(Kendall形状空间)的黎曼框架,其能够利用非线性手段解决人脸表情编辑中存在的数据局限问题,同时能实现中间插值和外延。其核心思想为首先基于人脸特征点构建离散形状空间中表示,在形状空间中实现基于图像的三维人脸建模,其次通过形状空间上的工具获得表情编辑三维模型,最后通过三维模型控制二维漫画或素描,实现基于图像的人脸表情插值和表情外延。Kendall形状空间能够消除平移、缩放和旋转等刚性变换,因此提出的表情编辑方法对面部姿势鲁棒。实验结果表明,该方法能有效且自动地实现漫画和素描表情插值和表情延拓,并保留原图像的真实感。同时,与深度学习方法相比,提出的方法避免了构建漫画和素描训练集的复杂性。

一种线段和圆弧的逼近方法及其在工程图纸矢量化中的应用

本文给出了一种通过数据点逼近生成直线段和圆弧的算法及其证明．此方法的优点是生成的直线段和圆弧显式给出，方便应用．本文还讨论了此算法在图纸矢量化中的应用．

以NURBS为基础的造型方法

讨论了基于ＮＵＲＢＳ的算法和造型方法．所给出的ＮＵＲＢＳ曲线、曲面的插值算法，不仅插值于数据点，而且插值于数据点上的权，为Ｓｋｉｎ造型方法提供了基础．还讨论了ＮＵＲＢＳ曲线、曲面退化情况及其处理，展示了ＮＵＲＢＳ方法可以容纳许多复杂的形状．最后，给出了基于ＮＵＲＢＳ的造型方法，如Ｄｒｉｖｅ曲面、Ｓｋｉｎ曲面的造型方法，为用户提供了方便地造出适合于工程应用的复杂形状的方法．上述讨论表明ＮＵＲＢＳ的表示域大，灵活性强，适合于工程应用．

用复形方法建立统一的产品模型——关于下一代造型系统的研究

讨论了用复形方法建立统一的产品模型 ,给出非流形的一个严格的数学定义 ,将代数拓扑中的单纯复形的概念和方法引入到非流形中。给出一种新的非流形的 B- REP——粘合边结构 ,并且在其上建立了一些基本操作和高级操作 ,讨论的模型具有严格的数学基础、灵活、易扩充 ,能容纳悬边、悬点、悬面。此模型的这些优点 ,使工程中的各种约束 ,如参数化、优化方法、人工智能等能够加入到系统中 ,此模型可能成为下一代 CAD系统——智能 CAD系统 ( INTELLI-GENT CAD)

计算机辅助口腔下颌运动的显示与处理系统

叙述了一个计算机辅助口腔下颌运动的显示与处理系统。此系统包括用下颌运动轨迹描记仪获取口腔下颌运动轨迹的数据及对其进行校正、分离等处理和通过轨迹放大、移动、测量等显示手段辅助医生诊断和研究。并且在此系统中建立了口腔下颌骨的三维模型，可以形象再现口腔下颌运动过程。此系统既辅助医生的临床诊断。

以复形为基础的非流形造型与基于物理的造型相结合的物体表示

提出一个新的表示物体的框架。通过非流形造型与基于物理的造型相结合，从拓扑结构和几何信息两个方面扩大了模型的表示范围。以代数拓扑中的复形为基础的非流形造型的作用是生成物体的拓扑框架，既可以表示ＣＡＤ的物体，更适合表示具有复杂拓扑结构的自然物体。基于物理的造型的作用是在拓扑框架上生成最终的几何信息。二者的结合提供了一种新的几何造型手段。

水稻定距、精量播种超稀植栽培试验研究

水稻定距、精量稀播、培育带蘖壮秧,提高秧苗素质,增强抗逆能力,超稀植栽培,改善稻株群体结构,提高分蘖成穗率、结实率,进而提高产量。

非流形几何模型的拓扑表示——粘合边结构

提出了一个非流形结构的表示方法——粘合边结构，其数学基础是代数拓扑中的复形理论。粘合边结构表示的拓扑元素之间的逻辑关系简洁、直观，并且可以表示物体的内部结构。

水稻工厂化育苗技术

由于机械化生产水平提高,土地流转,工厂化育苗方式将取代家庭分散式育苗。工厂化育苗更适于机械化生产,温度、湿度、光照、养分配给的合理掌控是育苗成败的关键。从播前育苗工厂准备、秧床及床土准备、种子处理、育苗盘播种、苗期温度与水分管理、施肥、病虫害防治等方面总结介绍了大石桥市水稻工厂化育苗的具体方法。

香型米营9207特征特性及高产栽培技术

香型米营9207是大石桥市农业技术推广中心选育的中晚熟水稻新品种,2008年12月通过辽宁省农作物品种审定委员会审定,2a区域试验平均产量600.2kg/667m2,米质达国家优质米二级标准,中抗稻瘟病,宜在辽宁省中晚熟稻区及河南、河北等地种植。

水稻机械化栽培技术示范推广

从早播稀播培育壮秧、播后保温预防"倒春寒"、控温控水防徒长促根系发育、苗期防治青黄立枯病、本田整地、合理插秧、科学管水施肥、综合防治病虫草害、适时促早熟、及时收获等方面总结介绍了大石桥市水稻机械化栽培技术。通过将农机与农艺相结合,大面积推广水稻机械化栽培技术,能够令大石桥市水稻综合生产能力得到全面提升。

图像理解中的卷积神经网络

近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮.本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用.首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用.

大石桥市水稻生产存在问题及对策研究

大石桥市水田生产存在很多问题,严重影响水稻产量的进一步提高。如何栽培主栽品种盐丰47,充分发挥品种潜力,提高农民科学种田水平,是保证我市水稻生产粮食安全的重要工作。

数据配准的颅骨面貌复原方法

颅骨面貌复原技术在法医刑侦领域具有重要应用,为了估计给定颅骨的未知面貌,提出点云配准与五官(鼻、眼睛、嘴)配准结合的颅骨面貌复原框架及基于软组织厚度的评价方法.首先构建颅面数据库并进行坐标校正;然后确定配准点集及其对应关系,采用ICP算法和薄板样条函数两次配准实现参考颅骨与待复原颅骨的精确配准,并将参考模型的软组织厚度作为待复原颅骨的软组织厚度实现面貌初步复原;最后提出一种五官配准方法以提高面貌复原的准确性.提出基于软组织厚度比较的评价方法来验证面貌复原结果的正确性.实验结果证明,文中方法可以有效地实现给定颅骨的面貌估计.

局部表面拟合的点云模型法向估计及重定向算法

为了提高对点云模型处理的有效性,提出一种对点云模型的法向估计和重定向方法.首先利用基于局部平面拟合的主元分析方法得到初步法向估计;然后改进移动最小二乘曲面实现局部曲面拟合,进一步得到更加准确的法向,实现了点云模型的去噪光顺;最后通过增加切向约束规则来修正法向重定向中的法向传播方向.实验结果表明,对于具有复杂细节(如紧邻面、尖角形状等)的点云模型,该方法可以提高法向计算的准确度,并得到光顺的点云模型.在实际应用中,该方法可以很好地应用于点云模型的预处理,为后续的模型处理和分析提供良好的数据基础.

一种基于Leap Motion的直观体交互技术

Leap Motion系统可高精度实时检测并跟踪手掌、手指的位置和速度等信息,为大屏幕、远距离体交互提供有效途径。通过观察用户手势远距离操控现实环境中的物体,该文设计易于理解的体交互操作手势;借助对Leap Motion传感器工作区域的远近场划分,建立合理的物理空间和信息空间映射关系;针对利用深度相机的手部姿态解算问题,结合Leap Motion传感器的特点,提出一种结合手掌法向和指尖向量的空间姿态算法;结合大屏幕体交互的任务特点,设计了支持连续数据流的非接触式体交互原型系统;最后通过用户实验对原型系统进行评估。结果表明,和传统的2D体交互比较,该文算法的用户体验和表现更为自然、直观和高效。

基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割

考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大(LIGM)算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除。然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影(MIP)图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织。最后,融合两种方法实现脑血管粗提取。实验表明,层次化的分割方法可去除大部分不相关脑组织,包含直接双高斯统计模型中的所有分割血管信息。本项研究基于时飞磁共振血管造影(TOF_MRA)数据,相关研究结果可扩展到其它相似系统中。

形状空间下的3D面貌相似性比较

开展了利用计算机自动比较两个3D面貌相似程度的研究。提出了一种在形状空间下基于测地线的3D面貌相似性比较的方法。该方法使用测地线近似表示3D面貌模型,然后将其变换到形状空间下,以对应测地线的平均测地距离作为两个3D面貌的相似性比较的依据。在公开的GAVADB三维面貌库上对14个人的28个3D面貌模型进行了实验,识别率达到92.86%以上,说明本方法可以将同一个人的不同模型与不同人的模型区分开。另外,使用提出的方法对不同人的3D面貌模型进行了相似性比较实验,结果表明使用本方法得出的相似程度的判断与人的主观判断相一致,说明本方法能够较好地反应3D面貌的相似程度。

基于区域增长与局部自适应C-V模型的脑血管分割

提出了一种针对TOF MRA(time-of-flight magnetic resonance angiography)磁共振图像的双重分割脑血管提取方法.首先结合高斯滤波,采用二维OTSU算法,结合MIP(maximum intensity projection)图像获得三维血管种子点,定义全局与局部信息相结合的区域增长规则,通过区域增长算法对血管进行粗分割;然后,采用Catt扩散模型对体数据场进行各向异性滤波,提出了局部自适应C-V模型,将初步分割结果作为自适应活动轮廓模型的初始轮廓线进行二次分割.实验结果表明,该算法不仅能够有效分割脑血管粗大分支,而且还能精确提取脑血管的细小结构.

基于K均值聚类和区域匹配的颜色迁移技术

针对色彩丰富的图像之间的颜色传递问题,利用K均值聚类对图像进行分析,并提出最近区域匹配算法,该算法可以避免多个区域匹配到同一个区域的问题,从而更好的实现两幅图像的颜色迁移。将两幅图像从RGB颜色空间转换到lαβ颜色空间中;用K均值模型分别对颜色图像和亮度重映射后的形状图像进行同类数的聚类分析;利用欧式距离和最近区域匹配算法确定两幅图像的区域匹配关系;完成颜色迁移。实验结果表明:该算法能较好地实现色彩丰富图像之间的色彩迁移。