检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2008年第8期34卷 878-883页

作者：孙艳丰范霞尹宝才北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了研究视频中人脸特征点的跟踪问题,根据人脸特征点的不同特征,提出了不同的跟踪方法.对于眉都等特征点,利用光流跟踪方法,用拉普拉斯金字塔图代替了通常的灰度图作为光流输入图,减少了累积误差,提高了光流跟踪的准确性;对于嘴部特征... 详细信息

为了研究视频中人脸特征点的跟踪问题,根据人脸特征点的不同特征,提出了不同的跟踪方法.对于眉都等特征点,利用光流跟踪方法,用拉普拉斯金字塔图代替了通常的灰度图作为光流输入图,减少了累积误差,提高了光流跟踪的准确性;对于嘴部特征点,将光流与弹性图匹配相结合,通过光流预先得到大致位置,减小了弹性图匹配时的搜索范围,提高了跟踪速度;对于眼部特征点,采用图像二值化方法进行跟踪.通过MPEG-4机制将跟踪到的运动数据克隆到系统根据真实人脸特点生成的夸张人脸上进行动画,具有很强的娱乐色彩.

关键词：光流弹性图匹配 Gabor小波主动形状模型 MPEG-4

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基于多分类器的数据流中的概念漂移挖掘

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自动化学报 2008年第1期34卷 93-97页

作者：孙岳毛国君刘旭刘椿年北京市多媒体与智能软件重点实验室北京工业大学计算机学院北京100022

数据流中概念漂移的检测是当前数据挖掘领域的重要研究分支,近年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为M_ID4的数据流挖掘算法.它是在大容量数据流挖掘中,通过尽量少的训练样本来实现概念漂移检测的快速方法.利用多分类器综合技术,M-ID... 详细信息

数据流中概念漂移的检测是当前数据挖掘领域的重要研究分支,近年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为M_ID4的数据流挖掘算法.它是在大容量数据流挖掘中,通过尽量少的训练样本来实现概念漂移检测的快速方法.利用多分类器综合技术,M-ID4实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘.实验结果表明,MID4算法在处理数据流的概念漂移上表现出比已有同类算法更高的精确度和适应性.

关键词：数据挖掘数据流概念漂移

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基于GPU的加权Voronoi图计算

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系统仿真学报 2008年第S1期20卷 29-32页

作者：徐振华孔德慧肖小芳北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位。顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现... 详细信息

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位。顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现的复杂性,相关算法一直比较少。为此,提出了一种基于GPU的加速算法。该算法利用GPU的高效计算特性,能够实时地生成离散的加权Voronoi图。与现有的算法相比,该方法易于实现,同时实验显示算法具有更好的计算性能。

关键词：欧式距离 Voronoi图 GPU 顶点加权

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数据流中概念漂移检测的集成分类器设计

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计算机应用研究 2008年第1期25卷 164-167页

作者：孙岳毛国君刘旭北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室北京100022

提出了一种称为ICEA(incremental classification ensemble algorithm)的数据流挖掘算法。它利用集成分类器综合技术,实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘。实验结果表明,ICEA在处理数据流的快速概念漂移上表现出很高的精确度和... 详细信息

提出了一种称为ICEA(incremental classification ensemble algorithm)的数据流挖掘算法。它利用集成分类器综合技术,实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘。实验结果表明,ICEA在处理数据流的快速概念漂移上表现出很高的精确度和较好的时间效率。

关键词：数据挖掘数据流概念漂移

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基于BP网络的中文文本分类技术

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微计算机应用 2008年第3期29卷 31-36页

作者：杨新武李森刘椿年多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京工业大学计算机学院北京100022

本文在对文本分类的问题,关键技术及系统结构进行介绍的基础上,详细阐述了一种利用带动力项的BP神经网络作为分类器的中文文本自动分类方法。该法采用归一化TFIDF算法对特征向量进行权值计算,并使用期望交叉熵统计方法对特征向量集进行... 详细信息

本文在对文本分类的问题,关键技术及系统结构进行介绍的基础上,详细阐述了一种利用带动力项的BP神经网络作为分类器的中文文本自动分类方法。该法采用归一化TFIDF算法对特征向量进行权值计算,并使用期望交叉熵统计方法对特征向量集进行精简。此外,我们在TanCorp12数据集上测试了特征项数目和训练次数对于分类器的宏平均和微平均性能的影响。

关键词：文本分类 BP神经网络特征降维

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基于GPU的加权Voronoi图计算

基于GPU的加权Voronoi图计算

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第八届全国虚拟现实与可视化学术会议(CCVRV'08)

作者：徐振华孔德慧肖小芳北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位.顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现的... 详细信息

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位.顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现的复杂性,相关算法一直比较少.为此,提出了一种基于GPU的加速算法.该算法利用GPU的高效计算特性,能够实时地生成离散的加权Voronoi图.与现有的算法相比,该方法易于实现,同时实验显示算法具有更好的计算性能.

关键词：欧式距离 Voronoi图 GPU计算特性顶点加权空间邻近关系数据结构

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虚拟现实中个性行为动画的实现

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北京工业大学学报 2007年第1期33卷 72-77页

作者：孔德慧秦旭果北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了提高人体动画的可信度,通过建立个性模型、情感模型和情绪模型来体现虚拟人的性格特征和情感状态,并改进了感知权重的计算方法．性格特征和虚拟人在场景中的空间位置信息决定虚拟人对虚拟场景的感知结果以及因感知而产生的情感和情... 详细信息

为了提高人体动画的可信度,通过建立个性模型、情感模型和情绪模型来体现虚拟人的性格特征和情感状态,并改进了感知权重的计算方法．性格特征和虚拟人在场景中的空间位置信息决定虚拟人对虚拟场景的感知结果以及因感知而产生的情感和情绪的变化,新的情感状态带动了虚拟人行为动作的改变．最终的动画效果体现出空间位置对情感生成的影响以及个性差别和情感变化对行为动作产生的影响．

关键词：计算机动画虚拟现实个性计算

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三维人脸的非均匀重采样对齐算法

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北京工业大学学报 2007年第2期33卷 213-218页

作者：尹宝才何晏晏孙艳丰梁永涛张壮北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了用尽量少的网格点和面片数表示对齐后的三维人脸,基于分片的网格重采样思想,通过分析每片的曲率高低自动确定各片的网格稠密度,得到非均匀的网格结构,实现了不同三维人脸数据间点到点的一一对齐．实验结果表明:与以往的对齐算法相比... 详细信息

为了用尽量少的网格点和面片数表示对齐后的三维人脸,基于分片的网格重采样思想,通过分析每片的曲率高低自动确定各片的网格稠密度,得到非均匀的网格结构,实现了不同三维人脸数据间点到点的一一对齐．实验结果表明:与以往的对齐算法相比,此方法不仅可以大大减少表示人脸的网格点数目,还可以较好地保持人脸的形状和外观特征;使用非均匀重采样做对齐后的三维人脸库建立的人脸模型进行人脸重建,比使用均匀重采样得到的人脸模型在重建速度上有了很大提高．

关键词：重采样人脸分片稠密对齐主曲率平均曲率

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基于最小树切割的自适应聚类方法

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北京工业大学学报 2007年第3期33卷 331-336页

作者：李玉鑑北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了简单有效地对数据集进行结构分析,提出了一种基于最小树进行聚类的算法(MSTCA)．其基本思想是在最小树中切割所有大于一定阈值的边,对数据集进行子类划分,同时对较小的子类进行合并．MSTCA产生的聚类结果在不考虑子类次序时是唯一... 详细信息

为了简单有效地对数据集进行结构分析,提出了一种基于最小树进行聚类的算法(MSTCA)．其基本思想是在最小树中切割所有大于一定阈值的边,对数据集进行子类划分,同时对较小的子类进行合并．MSTCA产生的聚类结果在不考虑子类次序时是唯一的。对它的递归调用还可在若干不同粒度层次上形成数据集的聚类结构．计算实验表明,MSTCA不仅能为具有各种不同聚类形状的数据集自适应地选择较好的聚类个数,而且只需简单的参数选择就能准确地分析出数据中存在的合理聚类和例外样本．

关键词：最小树阈值切割聚类算法聚类个数层次聚类

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基于加权二次误差测度的边折叠简化算法

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北京工业大学学报 2007年第7期33卷 731-736页

作者：杜晓晖尹宝才孔德慧北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

针对许多边折叠网格简化算法在模型进行大规模简化后,不能很好地保持原始模型的重要几何特征,从而产生较严重的视觉失真现象的问题,提出了2种改进的二次误差测度边折叠方法．定义2种三角形重要度并嵌入到原始Garland的二次误差测度中,... 详细信息

针对许多边折叠网格简化算法在模型进行大规模简化后,不能很好地保持原始模型的重要几何特征,从而产生较严重的视觉失真现象的问题,提出了2种改进的二次误差测度边折叠方法．定义2种三角形重要度并嵌入到原始Garland的二次误差测度中,使得误差测度不仅能度量距离偏差,而且能反映模型局部表面几何变化．结果表明,新的算法在大规模简化后仍然能保留相当多的重要几何特征,降低了视觉失真．

关键词：计算机图形学表面简化迭代方法边折叠二次误差测度

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