基于图像的绘制技术综述

近年来,直接以图像作为样本来绘制场景的基于图像的绘制技术发展非常迅速。根据场景绘制所用的几何信息多少,IBR技术可以分成三类,本文讨论了这三类绘制技术的特征及它们的数学描述。从中得出结论:在IBR技术中图像和几何信息的双重应用表明IBR和传统的基于三维几何的图形学可以统一成一个有机的整体。

基于样本学习的肖像画自动生成算法

提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法 .文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖像画与人脸图像之间的统计关系 ,并使用基于训练样本的非参数化的概率表示 ,在贝叶斯优化的框架下设计了迭代采样算法 ,可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画 .在该方法中 ,使用非均匀的统计模型是保持肖像中人脸结构准确性的关键 .文中所提供的例子表明了该文方法的有效性 .

基于样本学习的人像线条画生成系统

介绍了一个基于样本学习的人脸线条画生成系统.该系统可以根据用户给定的正面人脸照片自动生成相应的人脸线条画.在系统中有两个关键技术,即非参数化采样方法和灵活的线条画模板.对于给定图像上的任意像素点及其邻域,通过在样本空间搜索并匹配所有的相似邻域,计算该像素点在相应的线条画上出现的条件概率;然后根据艺术家的风格和得到的条件概率绘制期望的线条画;最后使用模板匹配得到最后的线条画.此方法可以生成高质量的正面人脸线条画.

人体运动非监督聚类分析

提出了一种基于非监督学习的人体运动分析方法.该方法通过使用MDL准则约束下的HMM模型对连续运动序列进行分割和聚类,并实现对运动序列的自动分割和标记.该方法由两步组成,首先通过聚类将连续运动离散化,并按照最小描述长度准则在离散域得到初始解.在此基础上,返回到连续域训练MDL准则约束下的HMM模型.使用HMM模型可以进一步利用原始序列中的动态信息获得更精确的最终结果.通过对实际人体运动序列进行的实验验证了方法的有效性.

用于去除单张图像高光的光照约束补色

在计算机视觉研究领域,如何检测和消除图像中的高光(specular)一直是个热点问题,有关的研究结果对于提高计算机视觉算法性能有着重要的影响.针对这一问题,提出了一种检测和消除高光的方法.首先,通过比较高光和漫反射光(diffuse)的色度特性的不同,给出了一种交互检测单色物体表面高光区域的方法;然后,引入补色(inpainting)方法并结合光照约束条件,设计了一种去除单张图像中高光并还原出漫反射分量的新的补色算法.与一般补色方法不同,该算法充分利用了高光区域含有的信息来指导补色过程.通过综合利用观测到的像素值、光源的色度分析(illumination chromaticity analysis)、光源颜色的平滑性等来约束补色过程,保证了算法能够克服一般的补色方法无法保持物体表面细微明暗变化的缺点.实验结果表明,与以往的去除单张图像高光的方法相比,该算法能够提供更好的光源色度估计,从而得到更准确的结果.

打造中国科研的“奥运军团”

北京奥运的启示 2008年，中国表现非凡，着实令世界刮目相看。8月8日，在北京奥运‘会正式开幕前，国内发生了很多事情。在抗击“5·12”四川汶川特大地震灾害的艰苦战役中，中国人所表现出的万众一心、不畏苦难的恢弘气魄，令世界为之惊叹。然而，在动用大量人力、物力抗震救灾的同时，有人在怀疑，中国还有余力举办一届“无与伦比的奥运会”吗？

中国互联网初创企业改写全球格局

科技行业景有趣的部分，是我们处存一个永恒的进化及创新的状态，这个状态能够转移和改变箭个行业，创造新的商业模式，并帮助应对一些世界上最刚难的挑战。

互联网时代的计算挑战

在信息化迅猛发展的年代,计算关系到人类生产生活的方方面面,稳定的可以安全运行的计算机系统,已经成为保证人们正常生活的必须。

中国的崛起

无论是从技术还是从产业发展角度,我们都应该看到,以软件和网络技术为先导,以全面数字化为主要特征的新技术革命即将在未来的10到20年中上演.这主要是由于,人们渴望信息技术能够大幅提高工作和生活质量的热情从来也没有衰减过,而在信息产业内部,推动信息技术持续发展的若干科学规律在今天仍然生效,这些综合因素将为产业营造出良好的内、外部环境,并加速新技术革命的发生和发展.

用于动态序列合成的运动纹理模型

提出了一种新的用于动态序列合成的分层统计模型———运动纹理模型 .该模型使用统计方法自动分析动态序列 ,可以合成与原始样本数据统计特性相同的新的动态序列 .运动纹理模型是一个两层模型 .其中包含的两层分别为基元层和基元分布层 .模型中用线性动态系统来表示单个基元 .而对基元的统计分布则由相关转移矩阵来描述 .该文详细地讨论了如何通过最大似然准则来学习运动纹理模型的方法 ,并描述了如何用运动纹理模型自动合成动态序列的过程 .该文通过使用运动纹理模型合成舞蹈动作和视频序列的一些实验验证了该模型的有效性 .

用于动态序列合成的基于核密度估计的隐马尔科夫模型

提出了一种用于动态序列合成的统计模型———基于核密度估计的隐马尔可夫模型 .给定一个输入动态序列 ,该模型可以自动产生被控的输出动态序列 .文中提出的模型是一种以非参数化概率密度估计作为观测模型的隐马尔可夫模型 .该模型对输入和受控输出序列的联合概率分布进行建模 ,并利用基于核函数的概率密度估计来学习联合概率分布的细节信息 .文中详细地讨论了该模型的学习和合成算法 .并利用该模型实现了一个虚拟指挥系统 .即给定一段音乐 ,系统可以自动生成相关的乐队指挥动作 .该文利用该系统对不同风格和节拍的音乐做了实验 .实验结果验证了算法的有效性 .

面向办公应用的自动配色方案创作与应用系统

提出了一种基于样本学习的协调颜色自动生成及搭配方法,并在此基础上开发了一个面向办公应用的自动配色方案创作与应用系统.该系统可以根据用户给定的彩色图片或者图案(例如公司的标志或者产品商标)自动提取其主要颜色,并在此基础上自动生成与之相协调的一组颜色,并通过使用智能优化算法给出合理的配色方案.实验表明,利用该算法生成的配色方案非常协调和合理,能够满足用户的个性化配色的需求.

面向数据权利、数据定价和隐私计算的数据驱动学习

近年来,数据已成为数字经济中最重要的生产要素之一。与传统生产要素不同,数据的数字化性质使其难以合同和交易。因此,建立一个高效和标准的数据交易市场体系将有利于降低成本,提高行业各方的生产力。尽管许多研究致力于数据法规和其他数据交易问题,如隐私和定价,但很少有工作对机器学习和数据科学领域的这些研究进行全面回顾。为了提供对这个主题的完整和最新的理解,本文涵盖了数据交易过程中的三个关键问题:数据权利、数据定价和隐私计算。通过厘清这些主题之间的关系,本文提供了一个数据生态系统的全貌,其中数据由个人、研究机构和政府等数据主体生成,而数据处理者出于创新或运营目的获取数据,并通过适当的定价机制根据数据主体各自的所有权分配收益。为了使人工智能(AI)能够长期有益于人类社会的发展,人工智能算法需要通过数据保护法规(即隐私保护法规)进行评估,以帮助构建日常生活中值得信赖的人工智能系统。

投资网络广告关键词的预算分配模型及其简化算法

探讨了针对网络广告关键词拍卖的预算分配决策的方法和技术,建立了一个多关键词检索的基本模型和转化模型,并对模型中的目标函数、约束条件以及生成随机数等进行优化,得出了在关键词数量有限或相对比较多的两种情况下选择相应解法的结论。

一种基于随机匹配算法的堆溢出防范策略

对已有的溢出防范技术及其存在的问题进行分析,提出了一种基于随机匹配算法的堆溢出防范策略。通过在内在管理系统中引入更多的随机性,使攻击者无法准确预测将要覆盖的内容,从而达到防范堆溢出攻击的目的。

基于物理模型的窗帘运动实时动画

提出了一个基于物理的窗帘实时动画模型 .该模型不仅大大地减少了绘制的时间 ,而且保证了画面的视觉效果 .通过把描述非刚体运动的半刚性杆相互连接来得到窗帘的模型 .在该模型中 ,首先在经线和纬线的方向上分别进行处理 ,然后再把它们组合起来 ,从而得到窗帘的模型 .

基于图像的个性化卡通系统

介绍了一个卡通动画系统.该系统可使用户很方便地生成个性化的卡通头像,并通过简单的交互定制各种夸张而生动的表情,还可以实时生成语音驱动的卡通动画.系统主要包括3部分:基于图像的卡通自动生成模块、交互的卡通表情编辑模块和语音驱动的卡通动画模块.卡通自动生成模块采用基于样本学习的方法生成具有特定艺术风格的卡通头像.这里使用了一种非参数化采样算法来学习原始照片和画像间复杂的统计关系.在此基础上,卡通表情编辑器可以通过预先设计的模板生成各种具有生动表情的卡通.同时,用户也可以定制自己的表情模板.卡通动画模块使用了实时的唇形合成算法,可以生成语音驱动的卡通动画.该系统可以使普通用户很方便地生成个性化的卡通头像和动画,在这一点上优于其他动画制作系统.

基于图像的光照模型研究综述

从传统图形学的绘制技术与基于图像的绘制技术相结合的角度出发 ,以全光函数这个基于图像的绘制技术的理论基础为核心 ,概括性地提出基于图像的光照研究的基本任务实际上是对全光函数的采样、重建、合成和重采样的过程 ,并进一步地指出 ,基于图像的光照研究的重要意义在于扩展了原有基于图像的绘制技术中只能改变视点位置和视线方向的限制 ,使之可以通过改变场景本身的组成成分产生出更加丰富的光照效果 .同时 ,该文综述性地分析了近期内有关基于图像的光照问题的部分研究工作 ,并从如何改变场景光照条件的角度出发 ,按照所使用的光照模型的不同 ,将这些方法分成三大类 ,即利用传统光照模型的方法、利用基于图像的光照模型的方法以及无需光照模型的方法 .并从这个分类框架出发 ,进一步分析指出 ,利用基于图像的光照模型的方法将是未来研究的重点 。