曲线曲面局部最小二乘渐进迭代逼近

作为一种有效的大数据拟合方法,曲线曲面最小二乘渐进迭代逼近方法(LSPIA)吸引了众多研究者的关注,并获得了广泛的应用。针对LSPIA算法拟合局部数据点效果较差的问题,提出了一种局部的LSPIA算法,称为LOCAL-LSPIA。首先,给定初始曲线(曲面)并从给定的数据点中选择部分数据点;然后在初始曲线(曲面)上选择需要调整的控制点;最后,LOCAL-LSPIA通过迭代调整这一部分控制点来生成一系列局部变化的拟合曲线(曲面),并且保证生成的曲线(曲面)的极限是在仅调整这部分控制点的情况下拟合部分数据点的最小二乘结果。在多个曲线曲面拟合上的实验结果表明,为达到相同的拟合精度,LOCAL-LSPIA算法比LSPIA算法需要的步骤和运算时间更少。因此,LOCAL-LSPIA是有效的,而且在拟合局部数据的情况下比LSPIA算法的收敛速度更快。

基于叙事结构抽象的可视分析方法综述

基于叙事结构抽象的可视分析方法是通过挖掘数据背后存在的叙事逻辑,提供富有洞察力和沟通力的方法.首先介绍叙事结构数据的来源,包括文本数据、图表图像数据、音视频数据、地理空间数据和多模态融合数据;然后讨论叙事结构抽象方法,包括连续性、单元式和离散化3种表示;再探讨叙事结构可视化设计,包括基于视觉通道与表达形式的设计,同时介绍叙事结构交互生成方法,包括基于设计空间和注释的手动生成、AI辅助交互生成和AI自动生成;最后讨论叙事结构可视分析的创作工具以及在文化传媒、医疗健康和体育娱乐等领域的应用,并对该领域现阶段工作的不足进行总结,指出多模态融合数据可视分析、跨平台与多设备的叙事结构展示以及加强情感在叙事结构可视分析中的作用等是未来工作的研究方向.

面向癫痫的脑电图可视分析方法

为了高效地检测和分析癫痫患者脑电图中的癫痫样放电,提出一种面向癫痫的脑电图可视分析方法.首先利用浙江大学医学院附属第二医院在癫痫治疗过程中积累的脑电数据,建立基于时域和时频域视角的卷积神经网络模型,用于癫痫样放电自动分类,使用Focal Loss作为损失函数评估放电类别分布不均衡的问题;然后在分类模型基础上,结合医生的需求设计交互式的多视图可视分析系统,其由波形分类视图、离群值检测视图和波形检查视图3个相互协作的模块组成;最后招募10位被试和2位专家,通过评估实验验证系统在癫痫诊断方面的有效性和可用性.实验结果表明,建立的分类模型在所用数据集上的平均F1分数为0.88,优于其他的脑电分类模型,且具有良好的鲁棒性;设计的系统具有良好的可用性和有效性,可以辅助医生进行癫痫诊断.

基于单目RGB数据的三维模板物体跟踪算法综述

文中介绍了三维物体跟踪技术及其最新研究进展,包括理论基础与评估指标、基于视觉特征的传统位姿求解和基于学习的位姿估计.分析了传统算法中各种特征约束、统计分割模型、能量函数以及加速策略.其中,区域及边缘约束成为跟踪的主流方向,多种特征可以融合产生更强的约束.统计分割模型由全局模型逐步发展为局部模型.非线性最小二乘形式的能量函数易于优化而被广泛采用.预计算、预渲染的加速策略使得跟踪的实时性极大提高.基于学习的算法现阶段在精度和速度上不及传统算法,但展现了更好的特征提取能力和处理更复杂场景的潜力.梳理了多种算法的跟踪精度及取得高精度的原因.总结了三维物体跟踪在复杂情境下跟踪精度下降和失败的问题,及其潜在的解决方案与发展方向.三维物体跟踪正朝向多特征融合、预计算、多任务的方向发展.

多源大学生心理健康调查问卷数据可视分析

心理健康调查问卷广泛用于发现、检查和治疗大学生群体潜在的精神障碍和心理疾病,如经典的大学生人格问卷(UPI)和症状自评量表(SCL-90).不同问卷的调查角度存在差异,往往容易导致分析结果不尽相同,给大学生心理健康状况的综合调查、协同分析和精准治疗等带来挑战.为有效地挖掘多源调查问卷之间的关联,降低心理健康分析的不确定性,设计了面向多源调查问卷数据的大学生心理健康可视分析方法.首先,面向学生个体,设计多源心理健康调查问卷数据可视化,利用Circos技术展示具体答题信息及多源问卷关联情况;进而设计平行坐标系,直观地展示问卷属性的分布情况,引导用户交互式地确定平行坐标轴排列顺序,有效地呈现多源调查问卷属性之间的相关性;根据多源问卷属性信息,利用降维算法将大学生个体心理健康状况展示于低维坐标系中,设计几何空间差异度量方法以有效地评估多源问卷调查分析结果的不确定性,并且利用颜色映射有效地引导用户关注分析结果不确定的学生个体心理健康状况,从而实现心理健康状况的综合判断和追踪分析.集成上述问卷展示及分析功能,设计面向多源问卷调查数据的可视分析系统,提供便捷的用户交互模式,为用户深入探索和挖掘大学生心理健康状况提供有效手段.基于真实多源问卷调查数据的案例分析及用户反馈结果,进一步验证了文中工具的有效性和实用性.

三维CAD软件性能自动化测试与变粒度可视评价

针对三维CAD软件性能指标缺乏参照基准而难以量化、现有软件性能评价方法不够直观等不足,提出了基于自动化测试与三角变换的三维CAD软件性能变粒度可视评价方法。首先,开发三维CAD软件统一测试接口和自动化测试工具,设计测试用例,通过相同的工具和用例对各三维CAD软件进行统一自动化测试,获取性能数据,通过国外对标软件测试建立参照基准,实现性能指标的量化;其次,对性能测试数据进行预处理,根据各指标的重要性构造归一化数据矩阵,通过三角多项式变换分别构造粗、细粒度下三维CAD软件性能的调和曲线图,引入基于乐观锁思想的数形结合法,基于格拉布斯准则与数形结合法检验数据的有效性;最后,通过变粒度的调和曲线可视聚类分析,直观得出三维CAD软件性能的评价结果。实例结果表明:所提方法能实现国产软件与对标软件性能的差异分析,直观地获得了三维CAD软件性能评价结果,为用户选择合适的软件提供了直观的决策依据,并与一般的基于层次分析的评价方法进行一致性比较,验证了所提方法的可靠性和有效性。

基于势流模型与等几何配点法的机翼翼型优化

基于空气动力性能数值计算的机翼翼型优化设计可以降低成本,缩短设计周期,已逐渐成为目前翼型设计的主要发展方向.因此,提出一种基于势流模型与等几何配点法的机翼翼型优化方法.利用等几何配点法对不可压缩理想来流下的势流模型求解速度势;结合叶素理论计算翼型的空气动力特性指标,即升阻比,构造包含最大升阻比和最小拟合项的目标函数,再运用多种最优化方法求解得到优化后翼型,同时保证了翼型的气动性能和外形的光顺性.通过渐进迭代逼近算法对3类翼型数据点拟合得到初始翼型的NURBS表示,对其优化结果表明,该方法不仅保持翼型的自身特点和光顺性,而且显著提升了升阻比.

基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法

针对现有基于点云的神经渲染网络无法渲染具有时域稳定性的高质量毛发的问题,提出基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法.该方法通过对输入点云模型的分层投影,获取不同分层的特征信息;将结果进行融合,以适应毛发半透明特性;将训练好的结果输入到时域稳定性增强网络中,该模块利用相邻帧间点云的重投影得到当前帧和前几帧的依赖关系,生成当前帧的最终结果,从而保证了训练结果的时域稳定性.使用光线追踪生成的高质量毛发数据集进行实验,结果表明,与现有方法相比,该方法可以获得更好的时域稳定性和渲染结果.

面向计算机程序的可视化综述

计算机程序是由开发者使用编程语言编写、被计算机识别并执行的一系列指令.大型程序源代码通常逻辑复杂,句法抽象,造成较大的认知困难.计算机程序可视化以直观形象的方法呈现计算机程序的代码结构、执行过程和运行结果,增强用户理解和调试程序的能力.从程序执行流程出发,根据程序执行的前、中、后3个阶段分析其可视化目标,并介绍已有可视化方法.在程序执行前阶段,使用可视化对代码组织和潜在异常进行多层级、多维度的展示;在程序执行中阶段,利用可视化辅助算法理解、运行调试和状态监测;在程序执行后阶段,运用可视化进行性能评估优化和异常检测.介绍程序可视化在在线编程调试、算法可视化等多种应用场景下的实际应用案例.最后,总结程序可视化现阶段工作的分类以及存在的不足,并指出高泛化性的算法理解可视化和教育领域的运行调试可视化等是未来工作的研究方向.

特殊服装面料渲染算法

服装数字化是近年来服装行业发展的方向之一.服装面料的材质极其多样,然而常用的基于物理的渲染存在较大的局限性.基于此,提出对于多种不同特殊光学特性的面料渲染算法.其中,特殊面料是内嵌金属丝面料、侧光织物面料、镭射面料和闪粉面料4种面料.针对内嵌金属丝面料,使用额外的纹理数据来记录并模拟金属丝的形状;针对侧光织物面料,根据视线方向以及入射方向与法线的夹角修正散射光的强度,使得面料拥有更加真实的侧面光感;针对镭射面料,将观察角与一种额外的镭射颜色相关联,并将其与原有的纹理颜色融合;针对闪粉面料,提出一种计算模型用于随机生成闪粉的位置,通过网格划分的方式达到实时的计算效率.将所提算法渲染结果与实际拍摄结果进行对比的结果表明,该算法的结果接近于真实;侧光织物面料和镭射面料已经被商业应用于国产三维服装设计软件Style3D中.

基于矩阵表示的NURBS曲面逆值GPU并行求解算法

NURBS曲面逆向求值是CAD几何内核中最基础的算子之一,即计算NURBS曲面上三维空间点对应的二维参数值.然而,当前求解算法计算效率不高、鲁棒性不强,严重制约了CAD软件处理大规模复杂CAD模型的性能.现有的GPU加速算法也往往仅对传统算法进行简单并行化,没有充分利用GPU共享显存等架构特性.为此,提出一种全GPU运行的并行求解算法.基于NURBS矩阵表示的GPU逆值求解算法通过矩阵表示代替传统的B-Spline基函数递归表示,适配GPU缓存机制,实现GPU缓存优化,解决数据公用、寄存器占用和缓存频繁申请与释放等问题,从而提高求解效率.同时,该算法采用多层次求解算法,以自适应曲面细分算法得到粗略解,再辅以Gauss-Newton迭代法得到精确解,提高处理复杂模型的效率和鲁棒性.采用多张简单曲面和复杂曲面进行测试,结果表明,该算法每毫秒最多可求解超过10000个逆值点,相比于传统算法,将NURBS曲面逆向求值速度提高了至少2个数量级.

基于三维CAD模型的三坐标检测快速编程系统研究与开发

介绍了一种通用的利用三维CAD模型进行三坐标检测程序离线编制的系统开发方法,该系统基于三维CAD建模平台,集成了测头与坐标系管理模块、测量规划模块以及编程与仿真模块等功能,实现了工件在虚拟端的采样规划、路径规划、测量程序生成以及测量过程的虚拟验证,有效提升了测量程序编制的效率和质量,有助于实现批量零件的自动化测量。

虚拟世界自然文化遗产保护关键技术概述

20世纪末诞生的虚拟现实技术为保护古老遗产带来了新的曙光。结合目前成熟的多种数字化处理的关键技术,如基于图片的绘制和重建,图片检索及其修复,版权保护和沉浸式虚拟系统等,数字化自然文化遗产将对保护自然文化遗产有重要作用。同时根据目前国内外的数字化遗产的工作情况,说明数字化自然文化遗产已成为必然的趋势,以及其具有的巨大潜力。

一种大规模地形的快速漫游算法

地形漫游在仿真、模拟、虚拟现实等领域中有着广泛应用 .大规模地形的实时漫游算法一般采用视见体裁剪和与视点相关的连续细节层次等技术来减少实际绘制的地形数据量 .通过地形分块和视见体投影三角形扫描算法实现快速裁剪 ,通过调整顶点的高度值消除裂缝 ,通过基于三角形的四叉分割实现连续细节层次地形简化 ,简化了算法实现 ,提高了算法效率 .在没有利用帧连贯性的情况下 ,算法可以在 PC机上实现较大规模地形的快速交互式漫游 .

基于GBOM的产品配置研究

针对可配置产品和产品族的特点 ,提出一个基于GBOM的产品配置模型GPCM ,详细地分析了模型中配置单元的构成、划分、约束关系的表达 ,说明了配置过程的实现与PDM ,ERP和CAD的集成等问题

基于内容的图像检索技术与系统

对图像检索的过去、现在和未来进行了分析 ,论述了每个阶段的研究特点 ,对基于内容的图像检索的主要研究技术进行详细和全面的论述 ,介绍了典型的基于内容的图像检索系统 .通过综述指出了目前研究中存在的主要问题并指出了今后的研究方向 .

散乱数据点的增量快速曲面重建算法

给出了一个新的散乱数据的曲面重建算法 .算法充分利用邻近点集反映出的局部拓扑和几何信息 ,基于二维 Delaunay三角剖分技术快速地实现每个数据点的局部拓扑重建 ,然后通过自动矫正局部数据点的非法连接关系 ,以增量扩张的方式把局部三角网拼接成一张标准的整体二维流形网格 .该算法在重建过程中能自动进行洞的检测 ,判断出散乱数据所蕴涵的开或闭的拓扑结构 .实验结果表明 ,该算法高效、稳定 ,可以快速地直接重构出任意拓扑结构的二维流形三角形网格 .

产品功能模块划分方法

在新产品开发中,合理有效的功能模块划分对于设计师独立地寻求更多功能新解有着重要意义。通过深入分析影响产品模块化的内因和外因,提出产品功能模块划分的功能准则和需求准则,建立基于广义有向图和改进质量屋的准则形式化和量化模型,给出基于模糊聚类的模块划分步骤,建立基于耦合度的模块划分方案评价数学模型。最后以摩托车盘式制动器的功能模块划分为例,说明上述方法的应用及有效性。

图形相似的基本原理、方法及其在结构模式识别中的应用

将相似的有关思想和方法引入到图形识别和理解中 ,系统地讨论了图形相似的基本原理和方法 .首先分析了图形的相似性特征、相似性的内涵以及相似性的性质 ,同时给出了图形相似度的计算方法 ;其次 ,借助图的方式对图形的各相似性特征进行描述 ,并提出了统一的图形特征编码方式 ,以此实现图形由“形”到“数”的转换 ;而且 ,提出了一种具有层次性的、以图形特征编码为基础、以相似度为依据的图形相似性判别算法 ;最后 ,将该方法应用于基于二维的结构模式识别中 ,以一个实际零件中的非相交基元体的识别为例说明了该方法的具体应用 .实验结果表明 ,与传统的识别方法相比较 ,该方法在模式的识别范围、模式的搜索以及模式的匹配速度等几个方面取得了较大进展 ,并且这种基于多个相似性特征的图形识别方法具有更大的灵活性和可靠性 .

基于数学定义的平面尺寸公差数学模型

先以自由度变动为变量，给出了基于自由度变动的平面数学表示方法，接着根据平面在零件中方位的不同而隐含确定的自由度不同，对其进行分类，详细研究了不同类平面的不同尺寸 约束模式。从公差的数学定义出发，系统地推导了广义的尺寸公差数学模型，准确完整地表 示出了尺寸公差的语义。最后给出了其在公差分析中的应用实例。