基于先验动态形状约束的视频目标提取

准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先在马尔可夫随机场的框架下将先验形状约束定义为从分割结果到先验形状之间轮廓变换的距离,并结合目标的检测似然度信息统一为势函数,再用图分割算法获取分割的全局最优解;同时为反映形变的时空相关性,进而提出基于先验知识的动态形状模型,用主成分分析将形状映射到低维度潜变量子空间,并对潜变量变化趋势建立自回归模型,再利用模型预测指导分割过程;最后模型参数和系统状态利用分割结果在线更新。试验表明,该算法能够适应噪声和目标外形变化,并能在目标被部分遮挡或难以从背景区分的情况下准确分割,鲁棒性较好,能够为机器视觉应用提供中级视觉的信息。

三维网站动态形状及其视觉体验——基于Superformula公式的研究

相对于传统二维形式的网站,三维网站提供了更高仿真度的立体影像和更高自由度的交互方式,为用户提供了全新的视觉和交互体验。但同时也要求三维网站中的三维形状要具有比较高的拟真度、传输速度和生成速度。采用基于Superformula公式的建模方法,具有单一公式生成非对称三维动态形状的能力,可以满足受众对于在互联网上浏览三维网站的速度及图像质量的要求,非常适合生成三维网站中的三维形状。基于Superformula公式生成的三维动态形状,将给受众带来前所未有的积极视觉体验。

动态形状模型中最优搜索空间和最优搜索过程(英文)

首先提出了最优形状子空间概念,它由主要形状子空间和主要形状变化子空间联合构成,最大程度上包含了搜索形状上的变化,更贴近现实中要搜索的目标.然后,在仔细研究了经典算法中的搜索过程后,通过引入代价函数和反馈机制,提出了一种最优搜索的概念,使在搜索过程中搜索、评价、反馈不断地进行,最后得到最佳的搜索结果.实验表明:提出的最优形状子空间在保证主要形状的基础上给出了最大限度的形状变化,最优搜索过程可保证搜索到局部的惟一最优形状.它们的综合大大改善了动态形状模型的性能,并提高了搜索的精确性.

熔融光纤拉锥动态形状函数的理论与实验研究

导出了熔融光纤拉伸锥体动态形状曲线的数理方程,结合初始边界及体积守恒条件获得方程显解。这种解析解对于任意参数的灯头、能方便、精确和完整描述熔融光纤在不同拉锥过程中锥体动态形状的变化,从而能精确描述各种熔融光纤器件拉伸时的动态耦合过程,理论分析与实验结果非常吻合。研究结果表明,只要测出初始熔融区长度,获得的理论解就能预知任意拉伸长度下的拉锥锥形曲线。

基于动态形状的红外目标提取算法

提出了一种基于动态形状的红外目标提取新算法。首先提出基于先验知识的动态形状概念以描述形变的时空相关性,用logistic主成分分析(PCA)将形状映射到低维度的潜变量子空间,并对潜变量变化趋势的建立自回归模型,通过模型预测指导分割过程。然后在马尔可夫随机场(MRF)的框架下将先验形状约束定义为从分割结果到先验形状间轮廓变换的距离,并结合目标的检测似然度信息统一为随机场势函数,再用GraphCut获取全局最优解分割。试验表明,该算法能够适应目标的外形变化,并能在目标被部分遮挡或难以从背景区分的情况下准确提取,鲁棒性较好,能够为机器视觉应用提供中级视觉的信息。

形状动态表示在产品概念设计中的应用

在概念设计阶段,研究目标不仅局限于模型的几何和拓扑信息,还应考虑动态设计信息和设计过程信息.在前期工作基础上,提出能够表示造型动态信息的动态形状表示法——DSR.基于DSR形状,以设计语言形式作为可视化方式的DSR形状文法,对设计过程中的部分设计意图进行表示和保存;保存有设计知识的设计语言在衍生设计机制的支持下能够根据设计师的初始设计意图,并针对不同设计模型衍生出不同的新设计方案群体.相对于传统的形状文法应用,3种新的规则关系和基于形状捕获模式的应用规则有利于在设计过程中对设计知识的动态获取.最后以家具概念设计为例对该方法进行了验证,并在设计师中进行了小范围的应用调查.结果表明,该方法在设计意图的保持和设计创新度的产生方面获得令人满意的效果.

基于动态形状特征提取及增强的改进YOLOv3火焰检测算法

针对现有多目标检测网络对动态火焰特征提取及增强能力不足,检测效果不佳的问题,提出基于动态形状特征提取及增强的改进YOLOv3火焰检测算法。采用小尺寸结构的ResNet50_vd作为YOLOv3的主干网络,减少特征信息冗余;在主干网络stage 4和stage 5中加入可变形卷积模块,控制采样网格随火焰目标形状的动态变化;引入交并比(IoU)Aware模块,增加置信度得分与IoU定位精度的相关性,提高网络的火焰特征提取能力;同时在YOLOv3 Head中加入Drop Block,引入IoU预测分量优化损失函数,提高模型学习过程中的特征增强能力。通过消融实验验证各改进部分对模型的提升效果,实验结果表明,改进模型对火焰的检测精度达94.11%,推理速度达73.52 frame/s,能够有效满足对动态形状火焰的检测要求。

基于半动态外观模型的人脸识别

在进行人脸识别时,光照、表情、角度等因素的影响会大幅增加数据计算的时空复杂度。为此,提出一种新的图像外观统计模型,在动态形状模型中引入灰度共生矩阵(GLCM),通过计算图像形状对齐情况下的GLCM,建立半动态外观模型。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该模型相比动态外观模型,识别准确率更高,速度更快。

基于不同仰角的正面吊驾驶员动态视觉搜索绩效研究

受集装箱堆垛高度的影响,正面吊驾驶员的视角会发生变化,视野范围也会受到一定程度的限制,为研究不同视角下正面吊驾驶员视野形状特点及动态视觉搜索绩效,通过设定4种不同仰角下的动态视野形状测定实验和动态视觉搜索实验,进行不同仰角下动态视觉测试数据处理发现:随着仰角的增加,被试视野面积及周长会逐渐减小,视野范围的圆度也相应减小,视野边界越来越粗糙;同时,视觉搜索用时会随着仰角的增大而增加,准确率也随之降低,视觉搜索绩效减小。因此,可以说明仰角会对动态视觉搜索绩效产生影响。

三维动态脚型测量方法

基于多视几何原理来恢复和重建随时间变化的三维柔性物体是当前计算机视觉和三维扫描领域的研究热点之一.本文利用主动式标记点方法,提出并实现了在三维模型指导下鲁棒地从多视点视频中恢复和重建三维脚型的方法.它首先基于传统立体视觉方法重建出参考帧中的三维脚模型,然后在此基础上,通过构建三维模型顶点运动投影的速度矢量场来建立相邻帧之间的标记点对应关系,鲁棒地跟踪复杂背景中的三维动态目标以及相邻帧间运动幅度较大的三维动态目标.而对于在运动过程中由于遮挡等原因所造成的标记点缺失,则在三维参考模型的指导下,利用数字几何处理方法可靠地在三维空间中估计出相应的标记点,从而有效保证了三维脚模型在运动过程中的完整性.实验结果表明:该方法可以鲁棒、可靠地获得动态的三维脚型.