检索结果-内蒙古大学图书馆

微处理机 2013年第2期34卷 78-80页

作者：林静汤汶万韬阮西安工程大学电子信息学院西安710048 英国提塞德大学计算机学院英国布拉德福德大学信息学院

近年来,3D激光扫描仪凭借其全自动高精度立体扫描的优点极大地促进了三维重建的发展与应用,然而,其过高的价格又极大地限制了其应用与普及。基于这一问题,提出了一种自制的低成本3D激光扫描系统,该系统基于结构光法原理,由常见的摄像头... 详细信息

近年来,3D激光扫描仪凭借其全自动高精度立体扫描的优点极大地促进了三维重建的发展与应用,然而,其过高的价格又极大地限制了其应用与普及。基于这一问题,提出了一种自制的低成本3D激光扫描系统,该系统基于结构光法原理,由常见的摄像头,线状激光发射器,标定板搭建而成。系统分为背景设置,相机标定及数据采集几个部分。实验结果表明,此系统能够完成对物体的三维扫描过程,具有成本低,性价比高的优点。

关键词：三维重建 3D激光扫描仪低成本

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

三维虚拟古代士兵群体运动仿真研究

引用

计算机与数字工程 2013年第1期41卷 101-104页

作者：成红艳汤汶万韬阮景军锋朱耀麟西安工程大学电子信息学院西安710048 英国提塞德大学计算机学院英国布拉德福德大学信息学院

针对现有的虚拟群体动画技术难以同时保证动画的实时性和真实性等问题,提出了一种采用运动捕获数据和粒子群系统相结合的方法来实现群体的运动。对运动捕获数据进行分析与研究,采用Maya嵌入式脚本语言(MEL)建立并驱动三维骨架模型,从而... 详细信息

针对现有的虚拟群体动画技术难以同时保证动画的实时性和真实性等问题,提出了一种采用运动捕获数据和粒子群系统相结合的方法来实现群体的运动。对运动捕获数据进行分析与研究,采用Maya嵌入式脚本语言(MEL)建立并驱动三维骨架模型,从而产生骨架的运动,形成动画,最后采用粒子群系统实现群体的运动。经实验证明,此方法在三维场景中成功实现了古代士兵群体的行军运动仿真,且提高了制作群体动画的效率和逼真度。

关键词：虚拟士兵运动捕获 ASF AMC 粒子系统 MEL 群体动画

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

增强现实交互技术在历史博物馆中的应用

引用

西安工程大学学报 2015年第6期29卷 728-732页

作者：吕淘沙汤汶万韬阮朱耀麟武桐田蓉西安工程大学电子信息学院陕西西安710047 提赛德大学计算机学院布拉德福德大学媒体与信息学院

针对文物展示形式枯燥单一以及使用的标志物被遮挡部分信息时虚拟物体将消失的问题,以西安历史博物馆中秦兵马俑为例,利用增强现实(Augmented Reality,AR)交互技术中.Vuforia特征点检测匹配方法实现秦兵马俑交互系统的显示.分析标志物... 详细信息

针对文物展示形式枯燥单一以及使用的标志物被遮挡部分信息时虚拟物体将消失的问题,以西安历史博物馆中秦兵马俑为例,利用增强现实(Augmented Reality,AR)交互技术中.Vuforia特征点检测匹配方法实现秦兵马俑交互系统的显示.分析标志物的选取原则,虚拟按键的设置、计算,利用相似比算法将虚拟按键由二维坐标转化为三维坐标,根据真实秦兵马俑坐标信息制作的幻影模型导入计算机,通过参观者的手指控制标志物上已设置好的虚拟按键,实现人与秦兵马俑幻影模型之间交互显示的效果.AR变互技术的应用不仅可以展示数字化的历史文物,而且使人机交互成为可能.

关键词：虚拟交互技术增强现实历史博物馆展示人机交互技术数字化历史文物

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的三维人体估计方法研究

引用

计算机与数字工程 2024年第9期52卷 2787-2792页

作者：王偲茗万韬阮西安工程大学计算机科学学院/陕西省服装设计智能化重点实验室西安710048 布拉德福德大学工程与信息学院布拉德福德BD71DP

为提升虚拟试衣的视觉效果,针对三维试衣中服装下人体模型获取不易且通常精准度不高的问题,论文提出了一种基于深度卷积神经网络的人体体型估计方法。该方法以单张RGB图像的掩膜图作为输入,将整体图像剪裁为以关键点为中心的局部区域,... 详细信息

为提升虚拟试衣的视觉效果,针对三维试衣中服装下人体模型获取不易且通常精准度不高的问题,论文提出了一种基于深度卷积神经网络的人体体型估计方法。该方法以单张RGB图像的掩膜图作为输入,将整体图像剪裁为以关键点为中心的局部区域,通过依次提取每个局部区域的人体特征,逐步推断出整个人体模型。根据图像特性对传统VGG-16网络模型进行层间的增删,调整结构提高图像信息的学习效率和局部特征的检测速度。实验表明:论文方法可以有效提高对图像特征的检测,精确服装下的人体建模重建,使之在多种体型下都展现了较为理想的效果。

关键词：深度卷积神经网络三维重建局部特征拉普拉斯网格变形

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的颅面点云生成模型

引用

计算机与数字工程 2024年第8期52卷 2405-2410页

作者：安洪波汤汶万韬阮西安工程大学计算机科学学院/陕西省服装设计智能化重点实验室西安710048 伯恩茅斯大学科学与技术学院伯恩茅斯BH125BB 布拉德福德大学工程与信息学院布拉德福德BD71DP

针对实际应用中对初始头骨数据完整性要求高、重建复原时间长、扩展性和实用性不强等问题,论文设计提出一种基于深度学习的形状修补以及形状学习颅面点云复原模型。模型通过使用补全自编码器(Repair AutoEncoder,rAE)从缺失的头骨点云... 详细信息

针对实际应用中对初始头骨数据完整性要求高、重建复原时间长、扩展性和实用性不强等问题,论文设计提出一种基于深度学习的形状修补以及形状学习颅面点云复原模型。模型通过使用补全自编码器(Repair AutoEncoder,rAE)从缺失的头骨点云数据中复原完整头骨点云,并通过形状生成自编码器(Generation AutoEncoder,gAE)来生成初始头骨所对应的头面部点云。实验表明该模型补全生成的头骨点云和学习生成的头部点云的复原精度能很好地支撑对头部模型的三维重建。论文提出的深度学习方法与传统方法相比较能够由不完整的头骨数据,快速、逼真和准确地重构三维头部形状,在经典颅面复原任务如:出土残缺古人类头骨补全、面貌复原、刑事案件侦破等任务中展现出良好的稳定性与可扩展性。

关键词：自编码器点云补全形状学习关键点颅面复原

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种改进的用于服装解析的自监督网络学习方法

引用

纺织高校基础科学学报 2019年第4期32卷 385-392,410页

作者：白美丽万韬阮汤汶朱欣娟薛涛西安工程大学计算机科学学院/陕西省服装设计智能化重点实验室陕西西安710048 布拉德福德大学工程与信息学院英国布拉德福德BD71DP 伯恩茅斯大学科学与工程技术学院英国伯恩茅斯BH125BB

针对现有的服装解析算法在复杂背景下分割准确率较低,依赖姿态估计等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的自监督服装解析方法(Deeplabv2-SSL),即在Deeplabv2网络中注入一种自监督的结构敏感学习算法。新的算法在训练过程中不需要标注... 详细信息

针对现有的服装解析算法在复杂背景下分割准确率较低,依赖姿态估计等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的自监督服装解析方法(Deeplabv2-SSL),即在Deeplabv2网络中注入一种自监督的结构敏感学习算法。新的算法在训练过程中不需要标注任何人体关节信息,直接从像素标签中学习人体更高层次的信息,利用学习到的人体关节信息更好地定位服装分割的区域,降低了姿态估计过程中的损失。实验表明,Deeplabv2-SSL网络可以有效地解析服装中人体的个别部位以及服装区域。测试过程中总体像素精度大约83.37%,平均像素精度大约52.53%,较其他语义分割模型性能更佳。

关键词：服装解析语义分割深度卷积神经网络自监督学习姿态估计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于服装原型的三维服装重建方法

引用

计算机与数字工程 2024年第10期52卷 3136-3141页

作者：党英万韬阮西安工程大学计算机科学学院/陕西省服装设计智能化重点实验室西安710600 布拉德福德大学工程与信息学院布拉德福德BD71DP

提出了一种基于服装原型的无接触三维服装重建方法。通过半球式拍摄获取不同空间系列视图的服装图像,经过提取特征、特征匹配、三维注册和几何验证等过程,获得初始数据集。采用多视角立体视觉技术,重构了稠密的点云模型。同时,为获得完... 详细信息

提出了一种基于服装原型的无接触三维服装重建方法。通过半球式拍摄获取不同空间系列视图的服装图像,经过提取特征、特征匹配、三维注册和几何验证等过程,获得初始数据集。采用多视角立体视觉技术,重构了稠密的点云模型。同时,为获得完整的3D服装点云模型,提出了一种分离3D服装点云与背景的方法。该重建技术能够高效地从一系列图像中恢复目标的点云数据,成功再现了服装在空间中的复杂动态结构,显著增强了三维服装重建模型的逼真度。实验表明:该方法可得到较完整和高质量的3D服装模型,验证了算法的有效性和可行性。

关键词：二维图像 3D服装点云点云分割三维重建

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：