基于骨架线的地图建筑物形状分类方法

基于模板匹配的建筑物形态识别方法容易受到局部特征干扰.为了提高建筑物形态识别和分类的精度,在继承传统模板匹配方法优势的基础上,引入最小二乘模板、骨架线及特征向量构建建筑物形状分类模型.通过构建建筑物最小二乘模板并提取其骨架线的方式克服建筑物细小凹陷与凸出对整体形态识别的影响;在此基础上,计算骨架线特征向量并利用其余弦相似度实现建筑物与模板的匹配,相似度最高的模板即被确定为建筑物形状分类结果.为了验证模型的适用性和有效性,实验采用4 540个建筑物数据进行分类验证.结果表明,该模型分类精度较高,能有效解决局部特征对建筑物整体形状描述的干扰问题,为进一步的建筑物匹配及其综合评价操作打下基础.

隧道衬砌混凝土拌合物高流动性优化设计研究

针对铁路工程结构种类多,施工方式不同对混凝土性能要求各异特点,为解决空间狭小部位浇筑振捣难以均匀到位的施工通病,从高流动性、可泵性、抗离析性方面,通过高性能和功能型外加剂对标矿物掺合料特性设计助力,使坍落扩展度控制在580±20mm之间等措施,进行工作性优化以满足不同部位施工通用性。完全可从材料角度提出优化方法、步骤及控制重点,为相似衬砌混凝土施工提供参考。

一种基于模板的二阶段ZS细化算法

二值图细化是图像预处理过程中的重要步骤之一,生成的单像素骨架图可以极大消除图像中的冗余信息,提取图像特征,对后期图像处理有重要作用。ZS细化算法迭代次数少、细化速度快,适合处理直线、T型交叉点和拐角等结构,但ZS细化算法中存在细化不完全、二像素宽斜线畸变、轮廓分叉毛刺等问题。针对这些问题,提出一种二阶段改进细化算法。改进算法的一阶段在ZS细化算法基础上增加保留模板和额外删除模板,生成保留部分二像素结构的骨架,二阶段使用删除模板对二像素斜线冗余像素进行删除,生成单像素宽度骨架。实验结果表明,提出的改进算法在保留目标图像拓扑结构的前提下,有效解决了ZS细化算法中存在的问题,提高了细化程度,生成单像素宽度骨架。

个性化虚拟人体模型骨架生成方法

采用基于自动化骨架匹配和可视化骨架编辑的方法 ,可以方便地完成个性化的骨架建模 首先定义一个标准的虚拟人骨架模板 ,通过骨架模板与人的几何模型的自动匹配 ,得到初始的骨架模型 ;然后利用可视化的骨架编辑工具 ,就可以很容易地生成个性化的虚拟人骨架 实验表明 :该方法可以快速、简单地生成精确的个性化的骨架模型 。

自动匹配虚拟人模型与运动数据

使用运动数据驱动虚拟人模型运动是人体运动仿真的常用方法.通常,运动数据本身定义了适合该运动数据的骨架结构,这要求被其驱动的虚拟人模型也必须有相匹配的骨架定义.提出了一种推迟到运动数据导入时再为模型生成骨架结构的基于语义分析的懒匹配算法(lazymatchbasedonsemanticanalysis,简称LMSA),该算法先用一组平行平面切分人体模型以生成备选关节点集,并在导入运动数据后对备选关节点集和运动数据的骨架结构进行语义分析,匹配具有相同语义的备选关节点和骨架结构的各关节,使已有的虚拟人几何模型能够直接应用于具有不同骨架结构的人体运动数据.

基于快速骨架提取的三维目标识别(英文)

针对三维目标识别问题,提出了一种基于快速骨架提取的方法。根据骨架所反映的目标拓扑结构,建立了不同目标局部结构之间的对应关系;而在对应的局部曲线段上,采用基于曲线配准的方法进行匹配;以各个局部匹配的成本之和评估不同目标的相似性.这种方法在目标出现一定程度的视觉变形时仍具有较好的识别效果,同时避免了基于曲线方法的匹配目标的局部,而忽略局部之间相互的空间组织的缺点所造成的误匹配.算例结果表明这种算法对于三维目标有较好的识别效果.

利用空白区域骨架线网眼匹配多源面状居民地

多源大比例尺城市地图中,同名居民地数据间往往存在较大几何位置偏差,从而增加了居民地匹配的难度和不确定性。针对这一问题,本文提出了一种利用空白区域骨架线网眼进行居民地匹配的新方法。首先,提取空白区域骨架线,并建立空白区域骨架线网眼和居民地之间的一一映射关系,将居民地匹配转换为骨架线网眼匹配;然后,根据骨架线网眼之间的相接拓扑关系构建对偶图,计算对偶图中每个节点的各项中心性指标,并利用极化变换和层次分析法建立骨架线网眼匹配模型,获取骨架线网眼匹配结果;最后,将骨架线网眼匹配结果按照映射关系进行传递,从而得到居民地匹配结果。将居民地匹配转换为空白区域骨架线网眼匹配,并对骨架线网眼进行对偶图构建和极化变换,为匹配增加拓扑约束和相对位置约束,从而弥补几何位置的较大偏差对匹配造成的影响。对比试验及分析表明本方法能够有效解决大比例尺城市地图中几何位置偏差较大的面状居民地的匹配问题。

基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法

针对现有的复杂背景下人体动作姿势训练与识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法。从Kinect获取骨骼姿势特征点数据,计算姿势特征矢量;将当前的实时姿势特征矢量与预设的标准姿势特征矢量进行匹配比较,实时反馈两者姿势的匹配度,达到姿势识别的目的。实验结果表明,该方法能有效地进行人体动作姿势的匹配识别,识别准确率较高、实时性较强,具有良好的可扩展性。

飞人:利用基灵矢量场的图像高保真变形

为了把常态实拍人物图像参考指定姿态变形为跳、飞奔、飞跃的"飞人"效果,提出一种利用基灵矢量场的图像高保真变形方法.该方法利用改进的GrabCut算法提取待变形的目标人物;通过语义骨架匹配算法把人物骨架与姿态模板骨架进行匹配;利用骨架约束基灵矢量场实现图像变形,从而达到实拍常态人物图像变形为跳、飞奔、飞跃等效果.实验结果表明,文中方法能够处理人物图像间的变形,有效地把人物图像参照姿态模板进行变形,效果真实.

形状匹配方法研究与展望

形状匹配及分类是计算机视觉中的重要问题.近年来,以形状上下文为代表的基于轮廓的形状匹配方法和以奇点图为代表的基于骨架的形状匹配方法获得了长足的发展.本文介绍了形状匹配问题的基本概念,分析了形状匹配问题的难点,按照基于轮廓和基于骨架的分类方法对近年来最新出现的形状表示与形状匹配的方法进行了详尽的介绍,并介绍了基于度量学习的形状检索方法,本文还详细介绍了近年来形状匹配研究领域常用的一些测试数据库,之后对局部形状匹配和形状分类等有潜力的研究方向进行了展望.最后对形状匹配的整体框架及其应用前景进行了总结.

利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法

同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。

人体个性化模型快速构建及骨骼匹配与运动仿真

目的提出一种基于人体数据及Poser模型的人体个性化模型的建立方法,并以此实现快速骨骼匹配和运动仿真。方法首先,采用人体MR扫描数据通过体绘制重建人体模型;其次,提取人体模型表面数据,建立OBJ格式的个性化人体三维模型,并根据个性化人体三维模型对Poser中动态模型进行尺寸修改;最后,为实现人体骨骼在运动空间的个性化匹配,提出采用层次传递参数化方法快速在局部寻找特征点及特征参数,并以此作为约束修正骨骼模型尺寸。结果通过人体MR扫描数据,结合Poser软件,能够方便、快速地建立个性化人体体表模型并实现相应的骨骼匹配,最大程度地符合人体实际情况。通过在Poser程序中设置模型的动作姿势,能够直观地对运动状态下参数化的骨骼模型进行观察。结论该方法可在无法得到精确人体骨骼数据时快速地对人体骨骼进行个性化匹配及可视化运动仿真,为临床医学创伤修复等领域的人体骨骼模型的建立提供一定的参考依据。

基于直方图的形状描述及骨架图匹配算法

考虑物体形状的多变性,给出了一种基于二维直方图的物体形状描述及骨架图匹配算法.该算法利用骨架长度和骨架上点的圆盘半径作为特征量来描述形状.首先基于二维直方图给出一种形状及骨架端点的特征描述方法,其次结合改进的最优子序列匹配算法实现骨架图的匹配.算法中的形状及骨架端点的特征描述在一些常见非刚性变换下具有不变性.实验结果表明,该算法能够实现一些非刚性变换下的物体形状的骨架图匹配和较高精度的形状检索,且复杂度较低.

物体变形的广义形态变换方法

将广义形态变换理论用于非刚体运动的描述和内插 ,通过对非刚体的凸剖分把非刚体的运动分解为非刚体的变形与子凸集的旋转 ,提出物体近似骨架的概念 ;通过近似骨架实现子凸集匹配 ,实现了任意非同拓扑结构 (包括有孔及凹多面体 )物体的变形 广义形态变换具有基于体元的变形方法和基于边界形状的变形方法的优点 ,同时克服了它们的缺点 实验表明 ,该方法变形物体边界光滑、定位精度高、计算速度快 ,可应用于CAD。

基于最优子序列双射的骨架树匹配

基于图描述的骨架图匹配大多考虑骨架图的拓扑结构,使得匹配精度受到影响。先通过骨架构造以骨架中心为根节点的骨架树,使用骨架中心到骨架端点测地路径等信息来描述骨架树的叶子节点,利用改进的最优子序列双射时序匹配算法来确定两幅骨架树叶子节点的匹配关系,该算法不考虑骨架树的拓扑结构,只匹配骨架树的叶子节点。通过匹配实验结果和检索实验结果,表明该方法有效地提高了匹配精度。

柑橘采摘机器人障碍物识别技术

根据柑橘采摘机器人遇到树枝等障碍物的特点,通过提取和处理障碍物图像的骨架恢复障碍物的三维信息。首先采用图像分割、形态学处理、区域细线化等步骤提取障碍物骨架,并进行骨架修剪、恢复遮挡骨架等处理;然后找出骨架中端点、分支点等特征点并记录其连接关系;最后通过对特征点的立体匹配恢复障碍物的三维信息,试验表明障碍物的正确识别率为67.3%。

基于连接段数细化算法的脱机手写体数字识别

本文描述了已有的字符细化算法的思想及其缺陷，在分析细化形变根源的基础上给出了一种新的快速细化算法，并将该算法应用到脱机手写体数字识别过程申。该算法不会产生毛刺和伪分支点。细化後字符骨架形变小，而且速度也比较快，从而提高了手写体数字的识别速度。

基于Kinect的人体动作识别算法研究

针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法。通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别。通过搭建机器人体感控制系统验证了算法的可行性。在相同实验条件下测得算法的平均识别率为95.2%,平均识别时间为32.5 ms。与其他动作识别算法比较,证明了算法的识别率较高、实时性较好。

基于骨架树描述符匹配的物体相似性度量方法

提出了通过匹配骨架树来度量物体相似度的新方法.该方法用一种新的物体特征—树描述符来表示一个骨架树,用搜索树描述符中最长公共子串的方法获得最大同构子树;用新的模型度量骨架枝的形状相似性,并把形状特征和拓扑特征的有机的结合起来.最后,对骨架有环和骨架上有噪声的情况进行了讨论.实验结果表明,本方法计算的相似度具有物体的旋转、大小、平移不变性,算法时间复杂度为o(n3),n为物体骨架枝数,对多种物体取得了令人满意的结果.

基于骨架特征的柔性电路板缺陷检测方法

针对柔性电路板(FPC)幅面增大造成的图像变形给工业现场实时缺陷检测带来的困扰,在传统模板匹配基础上,基于图像骨架特征实现FPC缺陷检测与识别。首先通过FPC定位孔之间的模板匹配对图像进行规范化,确保待测图像与参考图像空间范围一致对齐。在此基础上提取待测图像骨架集,并获取骨架集上的端点和节点分布信息,利用端点和节点信息以及FPC缺陷在骨架集上的分布特征,对FPC线路缺陷进行分类检测。实验针对16 384*24 285像素的大幅面FPC进行检测,在电路板合理变形范围内,FPC上的缺陷类型和位置定位准确度可达90%,为大幅面电路板工业现场实时检测提供可行。