虚拟试衣系统中的模型变形

在虚拟试衣系统中,所用的衣物模型都是预先制作好的三维网格模型.为了使虚拟衣服针对不同用户进行"量体裁衣",就必须对其进行网格模型变形.提出了一种基于人体轮廓图驱动的三维模型变形方法来生成与用户体型相符的衣物模型.该方法包括对网格模型的编码、选择和移动锚点,求解能量优化问题,最终得到变形后的网格,并通过网格简化操作加速网格变形,使得模型变形算法效率大大提升,论证了将模型变形应用于虚拟试衣系统的可能性.福建省高校产学合作重大项目(2012H6024

优化的梯度最短路径骨架提取算法

计算二维图像的距离变换图,在距离图的基础上求出梯度图,综合0°、45°、90°和135°4个方向的梯度图,形成新的包含所有潜在骨架点的梯度图.通过预设的阈值消除大部分非骨架点;利用轮廓法、拓扑细化得到"细"中脊线.最后,利用"细"中脊线构建最短路径算法所需的邻接矩阵,大大地减少骨架提取算法的运行时间.福建省高校产学合作重大项目(2012H6024

一种用于阿尔茨海默病分类的二阶段多任务特征选择算法

阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)具有数据量少、多模态以及高维度等特点.为了对AD进行有效的预测,首先提出一个基于类内方差最小化的多任务特征选择(minimum intra-class variance-based multitask feature selection,MIVMTFS)算法,然后结合基于有效距离的拉普拉斯分数特征选择(effective distance-based laplacian score feature selection,EDLSFS)算法和MIVMTFS算法,提出一种二阶段多任务特征选择(two-stage multi-task feature selection,TSMTFS)算法.TSMTFS算法先利用EDLSFS算法在保持特征局部结构的情况下对原始样本特征进行无监督预降维,再利用MIVMTFS算法对降维后的特征进行有监督地再降维,最终获得一个精简特征子集.实验部分主要包括AD的2个二分类任务,并分别对单模态数据和多模态数据进行实验.实验结果验证了TSMTFS算法在AD领域能够缓解单模态特征选择的信息不够充分、样本量少以及特征维度高等不足

An Online Algorithm for 3D Signal Recognition Based on Ethesis Evaluation

目前,各种传感器广泛应用于各种智能系统中,但对这些传感器信号的识别大多以传统的模式识别方法来完成,而这些方法一般都需要训练样本集进行学习或者需要一些先验知识。本文提出了一种新的基于感知评价的方法。该方法通过对加速传感器的三维信号进行提取、分割和识别来完成动作的识别。在信号识别阶段,我们把曲线转为一种加权图结构,我们称之为简单线形图。通过这个结构,构造了线性简单图之间相似性的一个评价函数,并用来对两个图结构进行相似性评价,最终完成动作的识别。该方法使用了三维信号的空间拓扑结构信息和极小样本,而不依赖于先验知识和大量训练样本。而且该方法是一个在线算法,能够满足很多应用的实时性要求。最后,给出了该方法的实验结果。Nowadays,there are so many kinds of sensors which have been widely used in intelligent systems.The signals of these sensors are recognized by the traditional pattern recognition methods,which need huge training sample sets or experts' knowledge.In the article,we propose a new method which is mostly based on ethesis evaluation.It obtains original signals,does segmentation and recognition of the signals and then recognizes the action what the signal means.In the stage of signal recognition,it uses comparison and similarity of two curves.We turn the curves to weight graphs which we call simple linear graphs.Using this structure,we construct an evaluation function for comparison.Our method uses the space topological information and very little samples instead of huge training sets or experts' knowledge.Moreover,it is an online algorithm,which benefits many real-time applications.Finally,we present the results of our experiment.国家自然科学基金资助项目(40627001

电子警察系统中背景更新算法的研究

摘要: 车辆跟踪检测是基于视频的电子警察系统的基础, 车辆跟踪的典型方法是背景差影法。为了提高检测的准确性,文章提出了一种基于车辆位置信息和帧差法相结合的分块区域动态背景更新算法。该算法将背景更新和车辆检测结合起来, 能准确地分割图像, 具有很好的鲁棒性和准确性, 容易实现, 实时性高。基金项目: 福建省青年科技人才创新项目(2001J003

HSV色彩空间中的多阈值车牌定位分割方法

摘要: 本文是在 HSV颜色空间下, 根据车牌区域的颜色和几何特征, 通过多阈值分割的方法, 综合利用数学形态学运算、 连通域形状和字符密度检测, 有效解决了彩色图片车牌提取的问题。 实验表明, 该方法效果好, 精度高, 通过 154 幅实测机动车图象进行车牌定位分割, 准确率91%。福建省青年科技人才创新项目资金: "基于视频的运动体检测与控制技术" (2001J003

Characters Segmentation of License Plate Based on Combination of Projection and Intrinsic Characteristics

根据车牌字符的固有特征,提出一种新的基于投影的车牌字符分割方法。该方法首先对车牌图像进行预处理,检测车牌倾斜角度,如果倾斜角大于指定角度则进行车牌倾斜校正,然后利用车牌的水平方向投影去除车牌的上下边框以及铆钉,对处理得到的图像进行二值化。再根据车牌字符的排列规则和字符间距的关系,利用车牌的垂直投影定位字符,先分割出第二个和第三个字符,从第三个字符开始分割出后五个字符,再利用已分割字符的知识来分割前两个字符,然后对分割出来的候选字符块进行处理,有效解决字符粘连和断裂的情况,最终实现车牌字符的准确分割。实验结果证明,该方法有较好的分割效果。According to the intrinsic characteristics of license plate,a new approach for characters segmentation of license plate based on projection is proposed.Firstly,some preprocesses are processed toward the license plate images-detect the incline angle of license plate and rectify the slanted and distorted plate if the incline angle is bigger than the designated angle,then the horizontal boundaries are removed by using horizontal projection of license plate.After these processes,image binarization is processed to the image.Then the characters are located by using vertical projection of license plate,according to the ranging rulers and intercharacter distance of license plate characters.The second and third character are first segmented,then the last five characters from the third character are also segmented.With the knowledge of single character which has been segmented,the first two characters are segmented.Then all the possible characters are processed specially,segmenting the conglutinant characters and combining the cracked characters if existing.As a result,all the characters are segmented accurately.The experimental result shows that this approach has a good effect of segmentation.国家自然科学基金(40627001

Research of Edge Detection for Marine Phytoplankton Based on Mathematical Morphology

中文摘要：传统的边缘检测算子由于受噪声影响比较大,无法检测海洋浮游植物细胞可靠的边缘位置, 因此不适合应用于细胞形态分析.为此,针对海洋浮游植物细胞原始图像的特点,提出了一种迭代域值算法,数学形态学处理,类异或运算,单像素腐蚀相结合的边缘精确检测算法.通过 Visual C ++ 610试验结果证明,与传统的边缘检测算法相比较,本文的边缘检测算法不但抗噪声干扰能力强,而且检测精度高,边缘连续,清晰. 英文摘要：Abstract: The traditi onal edge detecti on operat ors cannot detect the exact edge ofmarine phyt op lankt on cells because of the relatively large i mpact of noise, hence, it is not suitable for analyzing the shape of cells . This paper, based on the characteristics of the original i mages of marine phyt op lankt on, has p roposed a new method which combines iterative arithmetic, mathematicalmor phol ogy, si milar XOR and Singal -pixel corr osi on, and therefore, can detect the edge more accurately . The trial ofVisual C ++ 610 has p roved that the edge detecti on algorithm in this paper is not only str ongly resistant t o noise, but als o highly p recise, continuous, and clear, while compared with the traditi onal edge detecti on operators .国家自然科学基金项目 (40627001

手绘图符的辨识特征及其提取算法

收集日常生活中常见目标的250类手绘图符20 000个,GB/T11797—2005标准中规定的28种机动车和非机动车的车符约2 400个,手写数字、手绘电路元件、手绘微软办公软件形状图各1 000个,作为本文研究的数据集基础.针对手绘车符不规则形变和样本间相似度高的特点提出一种基于局部细节和全局轮廓的特征表示方法,该方法利用弹性网格吸收手绘过程中的变形,利用局部梯度方向直方图(histograms of oriented gradients,HOG)表示图符的细节特征,利用Snake模型提取图符轮廓,傅里叶描述子提取低维轮廓特征,并通过融合使得整体效果提高,比单纯HOG算法高出2个百分点.福建省高校产学合作重大项目(2012H6024

面向对象程序设计的教学研究

本文深入分析了该课程在教学中存在的问题和不足,从教学内容、教学方法、实验环节、考试改革等方面提出了一些新的课程改进方案,增强了学生的实际编程能力,取得了良好的教学效果。郑州轻工业学院博士基金项目(编号:2008BSJJ012);郑州轻工业学院第八批教学改革成果获奖项目(项目序号:17