计算机辅助设计与图形学学报杂志

计算机辅助设计与图形学学报杂志2019年第1期

• 移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

  程时伟, 魏千景, 张章伟, 齐文杰, 蔡红刚

  为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%～40%.

• 面向自动扫描的三维形状多层次局部匹配算法

  孙瀚, 夏熙, 刘利刚

  为了让机器人在对未知场景的扫描与重建过程中同时获得对该场景的理解,需要基于目前已有的部分信息进行物体分割与识别,解决基于不完整点云的局部匹配问题.针对已有的局部匹配方法面临着匹配准确度低、计算复杂度高等问题,提出三维形状的多层次局部匹配算法.在粗层次上,通过使用改进的词袋方法进行降维加速;在细层次上,通过精细地筛选三维特征点对之间的对应关系提升精度.首先使用基于深度学习描述子的多尺度SVM方法对数据库中模型上的特征点进行聚类,然后采用基于空间关系的视觉词袋方法在数据库中检索候选模型,最后基于全局和局部等距性对不完整点云与候选模型间的特征点对对应关系进行筛选.文中对于各部分算法分别进行验证,并与相关算法进行对比和评估,实验结果表明,该算法显著提高了局部匹配的准确性,为机器人在线场景扫描、分析、重建等相关工作提供了十分有意义的参考和支持.

• 图像驱动的三维人脸自动生成与编辑算法

  毛爱华, 司徒亨哥

  针对图像驱动的三维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用三维人脸形变模型的三维人脸自动生成与编辑算法.首先建立三维人脸形变模型,由三维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个人脸;然后通过人脸检测、人脸对齐、边缘提取等方法从人脸图像中提取人脸的特征,根据这些特征实现三维人脸形变模型与图像的匹配,重建出与图像对应的三维人脸模型;最后,通过改变参数向量的值实现人脸的编辑.对5个输入人脸照片进行了三维人脸模型重建和编辑并且将重建的人脸模型和真实人脸模型进行了对比,实验结果表明,该算法可实现真实化的人脸重建效果.

• 点到NURBS曲线最近距离的快速计算方法

  王龙权, 陈小雕, 陈立庚

  点/曲线的最近距离在几何造型中有着较广泛的应用,特别是在实时性要求很高的应用中,最近距离计算的效率也相应地面临越来越高的要求.为此,提出混合基于控制多边形的细分位置快速估算、分类剔除,以及渐进求根法等技术的点到NURBS曲线最近距离的快速计算方法.首先将平方距离函数转化为Bézier形式;然后根据对应的控制多边形信息来快速估算细分位置,并根据分类技术进行剔除;最后使用高阶收敛的渐进求根方法计算出相应的最近点.该方法只需要一次Bézier形式的转换,具有比圆裁剪更好的裁剪效果.数值实例结果表明,与已有的圆裁剪等方法相比,混合的快速计算方法可以具有更高的裁剪效率和计算效率.

• 面向强连接网络图的无损压缩算法

  李政廉, 吉立新, 黄瑞阳, 刘树新

  幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.

• 针对密集点云的快速自适应四边形网格生成算法

  郑永川, 关柏良, 林淑金, 罗笑南, 王若梅

  为了能够从密集点云直接获得四边形网格,而不需要通过三角形网格重构获得,提出针对密集点直接构造的四边形网格生成算法.首先进行点云数据体素化得到体素模型,建立体素和点云的索引关系,并对体素做精细化操作,以提高映射效果;然后通过体素模型外表面的顶点与原始点云的映射得到四边形网格模型,并对四边形网格进行优化.在斯坦福的数据集上进行实验,并使用MeshLab软件进行效果展示,结果表明,该算法可以基于密集点云直接生成四边形网格模型,同时可以通过调整体素大小来自适应地改变算法效率和四边形网格的大小.

• 五次单参复多项式映射构造具有高周期吸引轨道的IFS

  陈宁, 陈怡诺

  为了采用复解析多项式映射的广义M集的高周期参数构造非线性迭代函数系,提出利用复映射f(z)=z^5+c的高周期参数构造生成分形或奇怪吸引子的非线性迭代函数系构造方法.在参数平面上的M集中,在每个高周期参数区域的变形4瓣结构的周期芽苞上构造一个连结4个花瓣区域顶点的椭圆;在椭圆附近或椭圆内挑选k≥2个参数;在每个参数下的充满Julia集内由拓扑共轭关系定义5个迭代映射;由5k个迭代映射定义了具有旋转对称特性的迭代函数系,在其公共吸引域内随机迭代生成分形.实验结果表明,在复映射f(z)=z^5+c的M集高周期参数区域的椭圆附近或椭圆内挑选参数,可以用于构造有效的非线性迭代函数系;采用文中方法可以生成结构各异的具有5旋转对称特性的分形或奇怪吸引子.

• 基于手绘轮廓图的移动端图像检索

  缪永伟, 林融, 鲍陈, 张旭东, 陈佳舟

  针对传统利用图像特征信息进行图像检索中难以从语义层次上理解图像相似性的问题,基于深度学习框架,提出一种结合类别分类和精确特征匹配的基于手绘轮廓图的移动端图像检索方法.首先在预处理阶段建立具有输入层、隐藏层以及Softmax输出层的神经网络分类模型,并利用训练数据集对模型进行训练,使其不断优化网络结构权值,实现输入图像的分类预测并提取分类图像标签;然后利用VGG16模型与ResNet50模型分别提取各个分类图像集下的精确特征,得到精确特征向量;最后将归一化并经组合后的特征向量与各个分类图像标签建立映射关系,实现移动端图像检索.采用移动端-服务器架构,用户在移动端输入手绘轮廓图后,系统进行自动预处理并与图像服务器实现交互,图像服务器进行分类预测和精确特征匹配得到检索结果,移动端展示最终检索结果.基于Keras深度学习开发框架,结合VGG16模型与ResNet50模型,实验结果表明,该方法能够根据手绘轮廓图高效、便捷地检索得到目标图像.

• 面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正

  袁雪姣, 冉清, 赵文婧, 冯结青

  在双目立体视觉中,由于相机参数设置差异、环境光照变化、拍摄物体表面非理想漫反射等因素,拍摄获得的立体图像对可能存在颜色差异,进而降低视差计算的准确性.针对这一问题,提出一种面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正方法.首先使用Meanshift算法以不同粒度对2幅图像进行分割,并基于SIFT特征匹配、区域分布及颜色差异初步建立2幅图像中物体间的对应关系;然后使用加权局部颜色校正方法,逐区域进行颜色校正,由于双目图像中物体遮挡范围不同,初步的区域对应存在误差,因此利用校正的双目图像计算视差图,基于视差图像对之间稠密的像素对应,优化立体图像对的区域分割,建立更准确的对应关系,并再次进行颜色校正;迭代地进行立体匹配、优化图像区域对应和颜色校正,直至获得最佳的立体匹配结果.与已有颜色校正方法对基准测试图像集的处理结果表明,文中方法可以有效地提升立体图像对的颜色相似度,提高立体匹配视差结果的准确性.

• 单幅航片的薄云去除方法

  宋成芳, 肖春霞

  与匀质的雾霾不同,航摄像片中的絮状薄云形态多变、厚薄不均,航片的薄云去除比图像去雾更具挑战性.针对单幅航片中的薄云,提出一种基于分治思想的云去方法.首先设计一种基于颜色衰减先验、表征薄云覆盖程度的遮罩指数,并依据该指数将含云航片分割为遮罩层次不同的区块,使区块内的薄云近乎均匀、满足传输率光滑的假设;然后以改进的颜色线方法分别计算各区块内的大气光值,构成整幅图像的大气光图;再应用基于边界约束的传输率估算法计算粗略传输图;最后以加权L1范数作规则化项对粗略传输图进行优化,获得精细传输图,结合含云图像、大气光图与精细传输图反求理想条件下的航摄图像.在单机环境下进行单幅航片的薄云去除的实验结果表明,该方法能够大幅消减甚至完全去除絮状薄云对航片的遮罩影响,有效地增强图像可见性.

• 多元线性回归引导的立体匹配算法

  韩先君, 刘艳丽, 杨红雨

  深度图像中视差跳变的像素点匹配一直是立体匹配的挑战性问题之一.基于引导滤波的局部立体匹配算法通过考虑匹配图像内容,可以在保持深度图像边缘的同时提高匹配精度、加快匹配速度,但引导滤波会产生图像光晕,在图像边缘区域也会引入大量的噪声.为此,将引导滤波的岭回归扩展到多元回归,提出一种基于多元线性回归的立体匹配算法.首先将引导滤波中只含图像像素值这一单变量的回归方程扩展为基于图像像素值和梯度信息等多个变量的多元回归方程,对初始代价值进行滤波聚合,并与单独进行引导滤波的匹配代价聚合值进行加权组合提高图像边缘的匹配效果;然后根据代价聚合最小值与次小值之间的相互关系定义了视差选择可信度,解决了视差选择时的歧义问题.在Middlebury测试平台进行了实验的结果表明,文中算法有效地提高深度图像中视差跳变像素点的匹配精度,降低了匹配噪声;与最新的高性能立体匹配算法相比,该算法可以以较小的计算复杂度获得高质量的视差图.

• 基于多示例学习的颈椎健康评分方法

  李佳宸, 徐颂华, 秦学英

  为解决颈椎健康评分及数据标注困难的问题,提出一种基于多值输入多示例学习的颈椎健康状态在线评分算法,仅需在训练阶段对颈椎运动数据长时序列的简单评分标注,即可估计颈椎短时状态的健康评分.首先将多值输入的多示例学习模型划分为多个二值输入的子分类器并分别进行训练,然后使用高斯模型将各个子分类器训练得到的示例分值融合,最后以一种新的包得分机制计算包的分值并完成颈椎健康状态的实时评分.通过包的分值预测准确率计算、示例可视化显示与分析、包得分曲线显示与分析和实时分值评分分析这些定性和定量实验,说明了该算法评估用户颈椎健康的有效性.

• 基于标签分布学习的视频摘要算法

  刘玉杰, 唐顺静, 高永标, 李宗民, 李华

  针对现有监督视频摘要算法中存在的模型训练复杂问题,提出一种新的基于标签分布学习(LDL)的视频摘要算法,采用非参数监督学习的方式生成视频摘要,利用标签传递的方法将摘要结构从带有注释的视频转移到相同类型的测试视频中.首先提取视频的卷积神经网络特征和颜色特征,将两者融合后进行降维得到特征矩阵;然后将特征矩阵与训练样本的标签分布一起输入到LDL模型中;最后根据模型输出的标签分布选取关键帧,生成视频摘要.在基准数据集上与其他算法的实验表明,该算法生成的摘要与用户创建的摘要一致性很高,明显优于其他算法.

• 基于深度神经网络的烟码智能识别方法

  谢志峰, 吴佳萍, 章曙涵, 汤臻, 范杰, 马利庄

  卷烟条码是烟草局对卷烟是否串货销售的主要判断依据,针对当前人工录码方式操作烦琐、效率低、成本高的问题,提出一种基于深度神经网络的烟码智能识别方法.首先通过迁移学习技术构建区域检测模型,实现对烟码区域的准确定位;然后采用基于角点检测的切割算法将烟码区域切分为待识别的小块;再构建字符识别模型,对小块进行多字符识别;最后按顺序拼接各小块的识别结果输出完整烟码.实验结果表明,该方法准确率高、运行速度快,能够替代人工录码方式,满足实际应用需求.

• 改进的块匹配五台山壁画修复算法

  焦莉娟, 王文剑, 李秉婧, 赵青杉

  针对五台山壁画破损区域形状不规则、大小不均匀,采用Criminisi算法修复时易出现错误填充的问题,提出一种改进的块匹配五台山壁画数字化修复算法.首先在计算优先权,除置信度与数据项之外引入分散度项,确保信息最丰富的块被优先修复;然后结合图像块结构的整体性将协方差因子引入相似度计算中,以减少错误填充率.对五台山破损壁画进行数字化修复的实验结果表明,该算法较好地解决了Criminisi算法的错误填充问题.

• 结合YOLO检测和语义分割的驾驶员安全带检测

  吴天舒, 张志佳, 刘云鹏, 郭婉妍, 王子韬

  为了通过交通监控自动检测驾驶员是否佩戴安全带,提出一种结合目标检测与语义分割的驾驶员安全带检测算法.首先通过设计轻量化目标检测算法完成驾驶员区域快速定位;然后利用经过剪枝加速的语义分割模型对驾驶员区域进行分割,得出安全带连通域;最后通过判断安全带连通域面积检测驾驶员是否佩戴安全带.在驾驶员区域定位和安全带检测2个数据集上进行训练和测试,实验结果表明,驾驶员区域定位算法在精准度为99.96%时速度为73帧/s,安全带检测算法在准确率为94.87%时速度为305帧/s;该算法在兼顾速度的同时具有较好的精准度.

• 基于层级循环神经网络的术中X线图像腰椎自动识别

  李杨, 梁炜, 张吟龙, 安海博, 谈金东

  针对图像引导微创脊柱手术中移动C型臂X线成像特点,通过学习人体腰椎的曲率特征实现腰椎识别,提出一种基于层级循环神经网络的X线图像腰椎自动识别方法.首先为解决X线图像中腰椎纹理混叠的问题,提取腰椎三维模型与二维X线图像中共有的曲率特征作为模型的输入;其次为模拟术中移动C型臂多角度成像的特点,采用双向循环神经网络学习腰椎曲率特征,刻画腰椎曲率特征在不同成像角度下的关联性;最后为解决病理情况下腰椎部分信息缺失的问题,提出一种层级循环神经网络模型,通过逐层融合的网络架构对人体腰椎间天然的上下文关系进行建模,提高模型在病理情况下的腰椎识别率.在开源数据集和术中移动C型臂X线图像上的实验结果表明,文中方法在正常情况和病理情况下的腰椎识别率均优于其他4种方法,且由于使用了数据量较少的二维曲率特征,该方法在训练和测试阶段的计算效率更高,更适合于术中图像引导的应用.

• 基于语义DCNN特征融合的细粒度车型识别模型

  杨娟, 曹浩宇, 汪荣贵, 薛丽霞

  针对深度卷积神经网络模型缺乏对语义信息的表征能力,而细粒度视觉识别中种类间视觉差异微小且多集中在关键的语义部位的问题,提出基于语义信息融合的深度卷积神经网络模型及细粒度车型识别模型.该模型由定位网络和识别网络组成,通过定位网络FasterRCNN获取车辆目标及各语义部件的具体位置;借助识别网络提取目标车辆及各语义部件的特征,再使用小核卷积实现特征拼接和融合;最后经过深层神经网络得到最终识别结果.实验结果表明,文中模型在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为78.74%,高于VGG网络13.39%;在斯坦福cars-197数据集的识别准确率为85.94%,其迁移学习模型在BMVC car-types数据集的识别准确率为98.27%,比该数据集目前最好的识别效果提高3.77%;该模型避免了细粒度车型识别对于车辆目标及语义部件位置的依赖,并具有较高的识别准确率及通用性.

• 面向硬件的帧内预测模式选择快速算法与实现

  杨秀芝, 赵敏, 施隆照, 陈志峰, 郑明魁

  新一代视频编码标准HEVC硬件实现的复杂性较之以前的标准有大幅提高.在保证编码性能的前提下,为了降低硬件实现的复杂度和资源消耗,提高硬件的处理速度与并行度,提出一种面向硬件实现的HEVC帧内编码快速算法.首先在Hadamard-SATD基础上引入头比特估计,简化了率失真代价计算过程;然后使用同层相邻块的最佳模式作为最有可能模式列表的输入,解除计算预测值时对重构数据的依赖性,提高了硬件的处理速度;最后采用新的预测单元处理顺序和基于16点的硬件复用结构,使之更利于硬件实现的情况下减少硬件资源的使用.实验结果表明,与参考软件HM16.7相比,文中算法可以降低约40%的编码复杂度,且没有明显性能损失;在Xilinx的Virtex6综合结果表明,硬件面积比已有算法减少了45%左右,并且可以达到30帧/s 1 080p视频序列的实时编码要求.

• 基于概率分布的流程工厂模型拓扑相似度计算

  覃力, 唐卫清, 李士才

  为了解决流程工厂模型拓扑相似度计算问题,提出基于概率分布函数的相似度计算方法.首先利用隐马尔可夫建模及状态序列推断,从工厂拓扑结构中挖掘隐含的拓扑语义;然后通过隐含狄利克雷分配模型将拓扑语义映射成长度固定的特征向量;最后用概率模型描述全体特征向量分布,并用分布函数计算2个拓扑结构间的相似度.依据流程工厂专家设计建模的专业知识及从业经验,验证了该方法的准确性和有效性.

• 各向异性滤波器的硬件实现

  徐起超, 杜慧敏, 曾泽沧, 王鹏超

  在计算机图形学中,通常采用各项同性滤波器逼近异性滤波器以减少纹理映射中发生纹理走样,逼近算法中实现MIP-MAP层级包含计算覆盖区域边长以及求对数等操作,用二次逼近或者Cordic算法等实现时电路较大.为了易于算法的硬件实现,提出用线性逼近计算覆盖区域边长和对数的算法.该算法用一次移位和一次加法实现覆盖区域边长计算,用一次加法实现对数计算,降低了硬件实现成本.在Xilinx的ZC706开发板上实现了文中算法,实验结果表明,该算法所计算MIP-MAP的层级数与原算法的计算误差绝对值为1的概率为7%.