基于统计变形模型的三维生物医学数据恢复

给出一种基于统计变形模型的生物医学数据恢复算法。该算法统计模型分为已知和未知两部分,利用统计模型构成的先验信息和待恢复数据的已知部分估算数据的未知部分。肝脏边缘缺失数据恢复实验结果表明,只要待恢复点控制在40%以下,并采用适当的分辨率,就可以将恢复误差控制在1%以内。

改进的统计模型三维人脸特征点标定算法框架

自动三维人脸特征点标定是计算机视觉领域的研究热点,其广泛应用于人脸识别,人脸模型配准,表情识别,脸部动画等领域。通过对三维人脸样本统计建模,采用遗传算法对待匹配模型的生成数目进行参数优化,利用模型相似性匹配方法及其映射关系对三维人脸特征点进行自动标定。首先,对三维人脸数据预处理,然后对其统计建模并通过模型形变得到有映射关系的基准模型和待匹配模型。利用遗传算法对待匹配模型中的待匹配模型生成数目参数进行优化,生成与之对应的待匹配模型数;接着计算待测模型与待匹配模型的相似度。最后,利用模型相似度和模型映射关系,间接得到待测模型的特征点。实验结果表明,提出的算法是可行的,能够在一定程度上提高原有算法的效率。该算法可以自动标定三维人脸模型的特征点,当距离阈值为10像素时,39个三维人脸特征点定位的准确率都可以达到100%,并有效解决了传统方法中三维人脸模型平滑区域特征点精度不高的问题。

混凝土大坝变形监控指标拟定的混合法

针对混凝土坝变形监控指标拟定涉及的材料参数众多且不容易准确获取的问题,考虑到水压分量数值计算涉及的参数相对较少且计算结果相对可靠,采用数值计算-变形统计模型的混合法拟定混凝土坝变形监控指标,即水压分量采用不利水位工况下数值计算值,其它分量则采用不利工况下变形统计模型的分离值或反映非线性效应的分量值,结合某常态混凝土高拱坝,提出了基于混合法拟定混凝土坝变形一级、二级监控指标。分析表明,基于混合法拟定的变形一级监控指标与典型小概率法拟定的监控指标接近但略大,这表明该拱坝目前处于黏弹性工作性态,但混合法拟定的变形一级监控指标考虑的因素更全面,而且材料性能分项系数的引入明确了强度参数的合理取值。

利用可变形统计模型进行膝关节建模与运动测量

该文以人体膝关节个性化三维建模为目的,并论证该模型应用于在体运动测量的可行性。基于可变形统计模型理论,寻找模型表面的特征配对点,建立膝关节统计模型训练集;通过主分量分析的方法确定特征点在三维空间的分布规律;在重建新模型时,通过统计模型变形,以X线图像中膝关节的二维透视信息为形变基准,从而实现膝关节个性化三维建模。研究结果表明:相比MRI(magnetic reso-nance imaging)模型,本文重建的完整膝关节三维骨骼模型精度为0.5mm,该模型用于运动测量的精度为0.59mm和1.25°。可变形统计模型技术可以用于建立受试者膝关节个性化三维模型,并测量膝关节的在体三维运动。

基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别

待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之一,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMUPIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性.

三维颅骨特征点的自动标定

提出了颅骨特征点的全自动标定方法,该方法利用分区统计可变模型及模型相似性匹配的方法来标定颅骨特征点。首先,对颅骨分区样本进行统计建模;利用统计模型的形变控制生成基准模型和生成模型,并建立基准模型和生成模型间的映射关系。然后,定义了模型之间相似性。最后,利用模型相似度和映射关系,间接得到待测模型的特征点。实验结果表明:该方法定位眼眶模型特征点的位置平均误差值为3.232 5pixel;当距离阈值为10pixel(模型大小的3%)时,有90%的特征点的位置准确率达到100%。与现有方法相比,本文方法标定的颅骨特征点的准确度和精确度都更高,并且可以标定颅骨模型平滑区域的特征点。

基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析

为了提高重力坝安全分析的可靠性,首先将影响重力坝变形的主要因素水位、气温视为随机变量,求出其概率分布特征,然后应用具有强大非线性映射能力的人工神经网络模拟了坝体变形,结合重力坝变形统计模型建立了坝体变形隐患和异常功能函数,应用可靠性理论建立了基于人工神经网络的重力坝变形可靠度及敏感性计算公式.工程实例分析结果表明:由于气温变异性较大,坝顶变形隐患概率和异常概率受气温影响较水位的影响大;坝顶变形可靠度随着库水位的增加而降低,气温对其敏感性影响较大,特别对10,5 d气温测值均值较为敏感.