形变模型

摘要： 针对目前人体形变模型中姿态估计算法容易出现误差、信息缺失等问题,提出一种利用深度相机获取的人体三维信息来优化模型的方法.通过深度相机Kinect获取的三维骨架信息,与SMPL模型进行配准,修正原始的模型姿态,得到一个接近人体真实姿态的模型.实验结果表明,融合人体三维信息后,模型的准确性得到一定程度上的提高.

摘要： 大地测量应变率场反映了现今地壳运动的特征,能够用来预测地震灾害.本文采用中国地震科学实验场的大地测量应变率模型和1977年～2016年全球震源机制解(GCMT)地震目录,预测川滇地区每一百年将会发生26次Mw60+、8次Mw65+、3次Mw70+浅源地震,并分别从内、外符合角度进行质量评估,表明预测结果具有较好的可靠性.预测结果也说明川滇地区的形变模式较复杂,无法简单用块体模型和连续形变模型来描述.

摘要： 近年来,随着人脸检测逐步面向现实场景应用,遮挡条件下的人脸检测成为计算机视觉领域研究的热门课题之一.遮挡所造成的特征损坏和噪声混叠,是人脸检测中亟待面对和解决的难点问题.综合分析了有遮挡人脸检测方法的研究进展,依据特征构造方法的不同将遮挡人脸检测分为基于手工设计特征的经典方法和基于深度学习的现代方法两大系列;对比分析了不同算法的基本原理,模型性能和存在的问题;探讨了未来可能的研究方向.

摘要： 为了实现基于增强现实的电子沙盘环境中的异地可视化交互功能,提出了一种面向虚拟化身的三维表情模拟技术.首先,使用RGB摄像头跟踪异地作业人员的表情,基于约束局部模型(CLM)提取人脸特征点数据后传输到本地;然后,采用基于径向基函数的插值算法计算虚拟化身面部网格点的坐标,驱动模型模拟出与异地作业人员相同的表情;最后,为了提高变形算法的精度和效率,提出一种基于贪心算法与人脸肌群分布的插值控制点选取和分区域插值方法.实验结果表明,该算法能够满足实际应用对实时性和真实感的需求.

摘要： 岩浆活动的不同阶段引起地表变化不同.地表形变受压力源大小、形状、深度及岩浆运移速率等影响;另外火山类型不同,地形不同,形变特征也不同.地表形变幅度范围很大,为1×10-7-1米量级.火山区形变监测可以了解火山活动状态,有助于进行喷发危险性的预测预报.形变监测从20世纪60年代的传统技术逐渐过渡到20世纪90年代发展起来的GNSS和InSAR等大地测量新技术,火山区形变时空监测能力得到提高,同时缩短了预测时间.我国火山形变监测开始较晚,现已在长白山天池、腾冲以及海南等主要火山区开展监测.传统的连续测量以地倾斜观测为主;新技术主要以流动GNSS监测为主,连续观测站少,InSAR技术研究时间密度不够;目前形变监测还不能实现很好的时空覆盖.

摘要： 形变模型一直是三维人脸重建的重要方法,该方法根据特定的人脸图像,通过使用原型人脸模型的组合形成新的三维人脸模型.经过研究,提出将人脸形变模型与人脸表情模型结合,参考给定图像的二维特征点,实现带表情的三维人脸重建方法.实验结果表明,该方法能够获得较好的带表情的三维人脸模型效果.

摘要： 人类通常对事物的感知是从三维的角度出发,要求计算机也能够利用二维人脸图像自动重建相应的三维形状模型。双目下基于形变模型的人脸三维重建,是通过SIFT算法进行特征点匹配、视差计算得到三维坐标,将三维坐标直接应用于人脸形变模型,克服了传统方法寻找二维与三维坐标的大致转换关系,精度低的缺点,从而重建出具有较强真实感的三维人脸模型.

摘要： Some problems such as high feature dimension,low recognition efficiency,and large amount of computation are drawbacks in existing driving fatigue state recognition algorithms.To tackle these problems,a new fatigue state recognition method based on the online dictionary learning deformation model was proposed.First,the LBP features of a key deformation region in infrared fatigue face image were applied to construct the deformation model.Second,the online dictionary learning algorithm was introduced into the deformation model,in which the over-complete base function matrix was employed instead of the whole training sample to express the test face images.The sparsity of linear combination coefficients was used to recognize the state of face.Finally,the time window and Bayesian theory were combined to optimize the recognition algorithm.Compared with traditional recognition methods,the proposed method improves the robustness and recognition rate of the system and reduces the computational complexity of the system.Therefore,the proposed method can obtain good recognition effects in an actual driving environment.%针对现有驾驶疲劳状态识别算法中存在疲劳特征维数高、识别效率低下、计算量大等问题,本文提出一种基于在线字典学习形变模型的疲劳状态识别方法.采用红外疲劳人脸图像中关键变形区域LBP特征构建人脸形变模型;将在线字典学习算法引入到形变模型中,采用过完备基函数矩阵代替训练样本整体对待测样本进行线性表示,利用其组合系数的稀疏性进行人脸疲劳状态识别;采用时间窗结合贝叶斯方法对识别算法进行优化.实验结果表明,与传统的识别方法相比,本文所提算法可以降低系统的运算量,提高疲劳状态识别的鲁棒性和准确率,在实际驾驶环境中能够取得良好的识别效果.

摘要： 本文对冻土形成和变化的地质、地理、气候因素进行分析，针对冻土形变的影响因素，将冻土形变分为由地壳地质因素和外部环境因素引起两部分组成，以此为基础，提出顾及天气因素的冻土形变模型，并将该模型引入到SBAS技术中，对冻土形变进行时序分析。从结果可以看出发生形变区域整体表现出沉降量大于抬升量，这可能是冻土对全球气候变暖而产生的退化现象。此外，发现从唐古拉山的山坡至山脚地表形变的幅度由唐古拉山的山坡至山脚逐渐变大，原因之一可能跟该地区的地壳活动有关，该地区已有的地质研究资料表明该地区存在相对较强的构造上升和沉降活动，山脚边缘断裂带以每年0.5-1.Omm/a抬升;原因之二可能唐古拉山的山脚靠近拉萨河，水分更为充足，地下冰厚度大，更易受到环境变化而变化。

摘要： @@近年来随着多媒体技术突飞猛进的发展，三维人脸建模技术在很多领域都发挥着十分重要的作用，具有广阔的应用前景。为了解决前人的人脸建模方法建模时间长、模型精度不够高的问题，本文提出了基于特征点加细的原型三维人脸对应方法建立多分辨人脸形变模型，并根据该形变模型的特点使用多分辨模型匹配方法由单张正面人脸图像进行三维人脸建模。

摘要： 传统的形变模型方法是基于单幅特定人脸图像实现三维人脸建模,由于缺乏深度信息和图像间对应关系等约束,该方法在人脸形变模型与特定人脸图像的匹配过程中存在多义性,无法保证重建结果的真实性.本文提出了一种基于形变模型的多摄像机人脸三维重建方法,将人脸形变模型与多摄像机所拍摄到的同一人脸不同视点下的图像进行匹配,利用多幅图像之间的几何约束关系,消除了匹配过程的多义性.实验结果表明,本文方法可以有效地提高人脸重建结果的真实感.

摘要： 医学图象中,器官的边界形状,大小具有重要的诊断价值.快速准确地从图像数据中提取出感兴趣目标一直是图象处理工作的重点和难点之一。 基于形变模型分割的基本思想是先给定一封闭的初始轮廓，然后初始轮廓在一系列的约束条件下停止在物体的边缘直到完全分割。早在七八十年代就有人提出，Kass于1988发表了关于活动轮廓模型的文章，至今这种方法己经发展成为图象分割研究中最活跃的领域之一。本文阐述了Sethian和Osher等人提出的Level set方法的基本原理和Narrow Band快速算法,并进行部分改进及编程实现，最后进行了总结和提出了改进方面的看法.

摘要： 提出了基于形变模型的3D动画方法.用一形变模型表示物体的表面,由模型的变形来实现动画;为了使模型自适应改变其拓扑结构,将模型的进化问题转化为函数的水平集进化问题;同时采用了一种新颖的速度延伸方法以实现水平集进化.实验结果表明了该方法的有效性和正确性.

摘要： 利用数值模拟手段预测聚合物共混物的相形态,对于控制材料结构和优化产品性能具有重要的理论研究意义和工业应用价值.现有的注射成型模拟主要侧重于宏观尺度的可成型性分析,未考虑到微结构的影响,计算精度不能满足实际的工程需要.针对分散相最主要的演变过程:变形,对其原理和关键参数进行了较系统的研究.通过分析和比较常见模型的模拟结果,发现采用仿射变形公式可描述高剪切下的液滴瞬态大变形、MM模型可计算小变形.

摘要： 由呼吸运动引起的器官的形变是4D精确放射治疗中最主要的误差来源.利用4D图像配准技术来分析不同呼吸时相中器官的形变是目前研究的热点,而研究的方法是基于形变模型的3D配准算法。基于光流场的Demons算法具有速度快和精度高的特点,本文将其应用到4D CT图像配准中,并在原始图像形变力的计算中引入了对称梯度.实验结果表明,结合对称梯度的Demons方法具有更快的收敛速度,而且匹配误差小.

摘要： 本文在对粗糙度曲线统计特征分析的基础上,提出了一种接触热阻的计算模型.分别采用四种接触峰的评定标准,对实际机械加工表面的接触热阻进行计算.研究结果表明,评定标准的选取直接影响接触热阻的计算结果;在同一接触峰评定标准下,两块平均粗糙度值相差较大的实验板,其接触热阻计算值的离散区域也有可能重叠.所以,在计算接触热阻时,仅仅使用一两个平均化的粗糙度统计参数来表征整个表面的形貌特征是不够的.

摘要： 本文在对粗糙度曲线统计特征分析的基础上,提出了一种接触热阻的计算模型.分别采用四种接触峰的评定标准,对实际机械加工表面的接触热阻进行计算.研究结果表明,评定标准的选取直接影响接触热阻的计算结果;在同一接触峰评定标准下,两块平均粗糙度值相差较大的实验板,其接触热阻计算值的离散区域也有可能重叠.所以,在计算接触热阻时,仅仅使用一两个平均化的粗糙度统计参数来表征整个表面的形貌特征是不够的.

摘要： 本文在对粗糙度曲线统计特征分析的基础上,提出了一种接触热阻的计算模型.分别采用四种接触峰的评定标准,对实际机械加工表面的接触热阻进行计算.研究结果表明,评定标准的选取直接影响接触热阻的计算结果;在同一接触峰评定标准下,两块平均粗糙度值相差较大的实验板,其接触热阻计算值的离散区域也有可能重叠.所以,在计算接触热阻时,仅仅使用一两个平均化的粗糙度统计参数来表征整个表面的形貌特征是不够的.

摘要： 本发明涉及一种滑坡形变聚集区预测模型生成方法，包括获取目标区域的合成孔径雷达干涉测量InSAR历史数据和数字高程模型DEM历史数据；根据所述InSAR历史数据和所述DEM历史数据，得到所述目标区域的组合影像数据样本集；根据所述组合影像数据样本集和预设初始深度学习模型，得到所述目标区域的滑坡形变聚集区预测模型。基于本发明得到的目标区域的滑坡形变聚集区预测模型，可为开展滑坡隐患识别等应用提供有价值的参考数据，且滑坡形变聚集区预测模型融合了InSAR及DEM的多源及多尺度特征，使用滑坡形变聚集区预测模型对目标区域进行滑坡形变聚集区的预测，可以有效提升预测精度。本发明还涉及一种滑坡形变聚集区预测方法。

摘要： 本发明涉及一种滑坡形变聚集区预测模型生成方法，包括获取目标区域的合成孔径雷达干涉测量InSAR历史数据和数字高程模型DEM历史数据；根据所述InSAR历史数据和所述DEM历史数据，得到所述目标区域的组合影像数据样本集；根据所述组合影像数据样本集和预设初始深度学习模型，得到所述目标区域的滑坡形变聚集区预测模型。基于本发明得到的目标区域的滑坡形变聚集区预测模型，可为开展滑坡隐患识别等应用提供有价值的参考数据，且滑坡形变聚集区预测模型融合了InSAR及DEM的多源及多尺度特征，使用滑坡形变聚集区预测模型对目标区域进行滑坡形变聚集区的预测，可以有效提升预测精度。本发明还涉及一种滑坡形变聚集区预测方法。

摘要： 本发明涉及一种基于四元数扫描成像模型的卫星辐射计热形变误差补偿方法，属于扫描辐射计热形变误差补偿技术领域。本发明通过建立辐射计扫描成像模型，设计热形变误差求解与补偿方法，能够对双扫描镜独立驱动方式的扫描辐射计热形变进行误差补偿。实验表明，本发明“基于四元数扫描成像模型的热形变误差补偿模型”比利用“泰特‑布莱恩角建立等效失配角模型”精度高，适应性强，符合理论预期。

摘要： 本发明公开了一种基于细分模型拓展获取皮肤形变的方法，步骤为：在人体表面关键部位贴标记点；获取人体下肢点云数据；处理各动作(包括静立)的人体点云数据，获取完整的各人体模型，在各个模型上沿着标记点进行轮廓线编辑，再进行曲面化处理，将处理好的动静态模型同时导入三维建模软件UG NX中分别展平，并进行对比。将人体模型曲面化后展开进行对比，操作简单、方法快捷准确，能清晰直观地表达人体各部位皮肤形变规律，提高了工作效率；本方法与通过人体模型各尺寸长度、面积等物理性质的测量来计算皮肤形变的方法两者相结合使皮肤形变规律的获取更科学完善，为服装制板过程中动态松量的科学设定奠定基础。

摘要： 本发明涉及一种基于三维引擎构建可线性形变链条模型的方法，属于三维建模技术领域。一种基于三维引擎构建可线性形变链条模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建链条模型并将其导入三维引擎的场景中，给予链条两个端点的位置属性；S2、给予链条的粗细属性、材质属性、方向属性以及长度属性；S3、运行，自动生成链条效果。本发明的一种基于三维引擎构建可线性形变链条模型的方法，尤其适用于模拟吊机工作的场景中实现吊机链条部分效果，该方法相较于Obi Rope制作链条操作更加简单方便，减少了性能的消耗，同时具有较强的可扩展性，使用方便。

摘要： 本发明提供一种基于可形变划块的局部自注意力的图像处理方法和模型。其中方法包括：对输入图像的第一特征图进行划块处理，基于第一特征图预测划块处理得到的每个块的第一偏移值，基于第一偏移值对划块处理得到的每个块的范围进行修正；基于第一特征图中修正后的每个块进行特征提取，得到第二特征图；对第二特征图进行划窗处理，基于第二特征图预测划窗处理得到的每个窗口的第二偏移值，基于第二偏移值对划窗处理得到的每个窗口的范围进行修正；基于修正后的每个窗口确定第二特征图中每个块的自注意力，将确定自注意力后的特征图作为第一特征图或者目标特征图。本发明可以在不增加大量计算的情况下有效地提升模型的性能。

摘要： 本发明公开了一种新颖的深度孪生网络改进形变轮廓模型的性能，所述网络的主体架构是一个孪生卷积网络，主要是为训练一个判别性损失函数。所述网络的每个分支的骨干由一个卷积层、三个密集连接残差模块(DCRB)、三个注意力聚焦模块(AFB)、三个平均池化层、一个空间金字塔池SPP层和一个完全连接层FC组成，其中密集连接残余块(DCRB)和注意力聚焦模块(AFB)。本发明中所述网络训练的判别性损失函数被整合进传统的形变轮廓模型用于提升形变轮廓模型在超声图像中搜索目标边缘的性能，此外采用矩阵的秩对超声图像序列中目标形状的相似性进行度量，并将其作为改进后形变轮廓模型的约束项用于增强形变轮廓对超声图像中存在的噪声或模糊边缘的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于质点弹簧与填充体模型混合的软体形变模型构建方法，属于计算机图形学仿真、虚拟现实领域。包括以下步骤：应用三维建模软件构建三维人体器官模型；对经过减面处理的人体器官模型进行三角剖分获取四面体模型；构建填充体模型；构建弹簧结构；形成表层约束条件以及内部填充体约束条件；对人体器官模型表层与内部填充体模型进行渲染；将视觉显示结构与物理形变结构分离。本发明在传统质点弹簧模型基础上融入了体模型的概念，减少了形变过程中的计算量，同时由于内部填充体模型的存在，使整个软体形变模型更加接近于真实的人体器官结构，避免了传统质点弹簧易产生塌陷失真的现象，大大增强了虚拟手术过程中软体形变的仿真效果。

摘要： 本发明公开了一种基于质点弹簧与填充体模型混合的软体形变模型构建方法，属于计算机图形学仿真、虚拟现实领域。包括以下步骤：应用三维建模软件构建三维人体器官模型；对经过减面处理的人体器官模型进行三角剖分获取四面体模型；构建填充体模型；构建弹簧结构；形成表层约束条件以及内部填充体约束条件；对人体器官模型表层与内部填充体模型进行渲染；将视觉显示结构与物理形变结构分离。本发明在传统质点弹簧模型基础上融入了体模型的概念，减少了形变过程中的计算量，同时由于内部填充体模型的存在，使整个软体形变模型更加接近于真实的人体器官结构，避免了传统质点弹簧易产生塌陷失真的现象，大大增强了虚拟手术过程中软体形变的仿真效果。

摘要： 本发明提供了一种三维地壳形变模型的构建方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：获取目标区域内的第一目标数据，并基于第一目标数据构建多种时间尺度的时间序列；利用非线性自回归模型算法，对多种时间尺度的时间序列进行最优拟合，得到CORS站的最优线性拟合时间序列；利用CORS站的最优线性拟合时间序列，对CORS站的三维地壳形变场函数模型进行精化处理，得到CORS站的最优时间序列；基于最优时间序列，构建目标区域的三维地壳形变模型，解决了现有三维地壳形变模型的时间分辨率和空间分辨率较低的技术问题。