摘要：多媒体社会事件分类问题是多媒体研究领域中的热点问题.现有基于有监督主题模型的社会事件分类方法,未充分利用语料库(文本、视觉等模态)的内部语义信息,模型分类性能有待进一步提升.针对此问题,提出了一种融合单词等级和单词文档关联性语义的多模态监督主题模型(multi-modal supervised topic model based on word rank and relevance semantic weighting,DPRF-MMSTM),利用依存句法分析结果来划分文本模态单词对文档表征的贡献等级,挖掘出文本单词的等级语义;同时,考虑多模态单词的关联文档频数信息,用于单词文档关联性语义的提取;将2种语义融合到多模态单词的采样过程,实现基于有监督主题模型的社会事件分类.在多模态和单模态数据集上的对比实验表明,对比现有方法,DPRF-MMSTM模型在社会事件分类精度上分别提高了1.200%,1.630%,在主题一致性上分别提高了38.0%,8.5%.

摘要：针对运动捕获数据分割问题,提出一种基于时频分析的多粒度分割算法.该算法在时域分析阶段利用稀疏重构对运动序列进行预分割,通过多尺度时序关联方法将原始运动序列分割为独立行为片段和混合运动基元,实现粗粒度分割;进一步,在频域分析阶段先在主频率下对每个独立行为片段进行特征提取,再结合零速度穿越点检测和自适应K-means算法将每个独立行为片段分割为多个重复子周期片段,实现细粒度分割.实验结果表明,预分割及多尺度分割策略的使用使得分割准确率更高,对混合运动基元的识别和分割更为精准,而且在主频率下进行特征提取使得算法对噪声具有更好的鲁棒性.

摘要：目的三维人体姿态估计是计算机视觉的研究热点之一,当前大多数方法直接从视频或二维坐标点回归人体三维关节坐标,忽略了关节旋转角的估计。但是,人体关节旋转角对于一些虚拟现实、计算机动画应用至关重要。为此,本文提出一种能同时估计三维人体坐标及旋转角的注意力融合网络。方法首先应用骨骼长度网络和骨骼方向网络分别从2D人体姿态序列中估计出人体骨骼长度和骨骼方向,并据此计算出初步的三维人体坐标,然后将初步的三维坐标输入关节旋转角估计网络得到关节旋转角,并应用前向运动学(forward kinematics,FK)层计算与关节旋转角对应的三维人体坐标。但由于网络模块的误差累积,与关节旋转角对应的三维人体坐标比初步的三维坐标精度有所降低,但是FK层输出的三维坐标具有更稳定的骨架结构。因此,为了综合这两种三维坐标序列的优势,最后通过注意力融合模块将初步的三维坐标及与关节旋转角对应的三维人体坐标融合为最终的三维关节坐标。这种分步估计的人体姿态估计算法,能够对估计的中间状态加以约束,并且使用注意力融合机制综合了高精度和骨骼稳定性的特点,使得最终结果的精度得到提升。另外,设计了一种专门的根关节处理模块,能够输出更高精度的根关节坐标,从而进一步提升三维人体坐标的精度和平滑性。结果实验在Human3.6M数据集上与对比方法比较平均关节位置误差(mean per joint position error,MPJPE),结果表明,与能够同时计算关节点坐标和旋转角的工作相比,本文方法取得了最好的精度。结论本文提出的方法能够同时从视频中估计人体关节坐标和关节旋转角度,并且得到的人体关节坐标比现有方法具有更高的精度。

摘要：为提高Leap Motion设备的采集精准度,解决自遮挡、采样频率不稳定等设备固有问题,首先,设计了使用Leap Motion和动作捕捉设备的手部多模态同步运动采集方案,采集了日常动作数据集;其次,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的Leap Motion手部运动数据优化方法,使用日常动作数据集训练Leap Motion数据到动作捕捉数据的映射网络;最后,提出手指平面约束,确保网络输出数据保持稳定的手部骨骼结构.通过15名志愿者采集了6类动作共967550帧的同步运动数据集,进行了手指平面约束有效性、动作一致性实验,并与双向循环自编码器(bidirectional recurrent autoencoder,BRA)、双向编解码器(encoder-bidirectional-decoder,EBD)方法进行了精度对比.结果表明,文中方法支持使用Leap Motion获取固定采样频率且近似动捕设备精度的手部运动数据,效果较BRA和EBD更加稳定平滑.将文中方法应用于康复游戏中,明显减少了交互动作识别的错误次数.

摘要：针对面向关节坐标表示的骨骼运动数据重定向网络缺乏通用性的问题,提出一种能够实现源骨骼到多种骨骼运动重定向的通用双向循环自编码器.该自编码器由基于关节坐标表示的运动数据以重建误差为损失函数训练得到.在完成训练后,首先用自编码器计算源运动数据对应的隐变量和重建运动,然后对重建运动施加骨骼长度约束、足迹约束、根关节位置约束以及骨骼角度约束,并将损失反向传播至隐变量空间中优化隐变量,通过多次迭代得到重定向后运动.在CMU运动数据库上的实验结果表明,提出的自编码器及4种约束能够实现基于关节坐标表示的运动数据的重定向,并且得到的重定向运动在骨骼长度误差、骨骼角度误差、末端效应器轨迹以及平滑性上具有更好的效果.

摘要：针对一款可实现工件抓取等任务的平面结构冗余并联机构进行静力学分析。首先,阐述机构的设计原因,分析该机构的结构组成,并建立其运动学反解模型。其次,基于微分法建立整机雅克比及闭环支链雅克比矩阵,并基于虚功原理,分别搭建给定结构冗余支链位置下非冗余状态时的静力学理论模型及给定动平台位姿下的闭环支链静力学理论模型,由此完成整机静力学理论建模。再次,进行变轨迹及变外载荷的静力学理论与仿真对比试验;最后,将平面结构冗余并联机构与同特征尺寸的平面3-RRR并联机构进行变轨迹及变外载荷的静力学仿真对比实验。研究结果表明:理论模型所得结果相对于仿真结果最大相对误差为0.774%,验证了静力学理论模型的正确性;本机构力矩与3-RRR机构对应驱动的力矩相比显著下降,表明结构冗余的引入可有效改善机构力传递特性,提升整机静力学性能。

摘要：产品功能是概念设计的出发点,创新是概念设计的灵魂。在分析现有产品功能模型功率键图的基础上,借鉴其思想,以物元形式描述功能,引入量值属性,建立创新设计的物元模型。从功能组合角度定义了功能之间的关系,以功能重组为出发点为设计者提供创新思路。

摘要：集束调整是运动推断结构的核心,针对现有算法在大规模场景下易受外点影响,空间占用率过高和效率较低问题,提出一种快速鲁棒的集束调整(fast and robust bundle adjustment,FRBA)算法.首先,为了避免外点(outliers)的影响,采用Cauchy损失降低外点的权重,提高算法精度.其次,充分利用运动推断结构中三维点与摄像机之间的稀疏性对大规模集束调整进行稀疏分解,降低内存空间的使用.最后,根据稀疏分解后矩阵的固有特性,采用快速矩阵分解法求解正态方程的解.在合成数据集、BAL数据集和真实图像数据集上对FRBA算法进行测试,并与现有经典算法进行比较.实验结果表明无论在时间效率还是精度上,FRBA算法均处于领先位置.

摘要：针对当前城市中小学配置中存在的常见问题,本研究提出了专项规划的必要性。进一步以供需关系为主线,密度分析为基础,对传统规划方法进行改进。本文对核密度分析法、圆形临近分配法、网络服务区分析法进行比较,讨论了它们的优缺点。以河南省漯河市中心城区为例,对所探讨的方法进行应用与验证,对近期的小学新建、扩建、撤销提出建议。还进一步讨论了这类规划存在的其他矛盾和对策建议。

摘要：针对快速、阶段变化的被控对象,采用变频模糊控制技术,设计了自组织模糊控制器,通过对自组织环节的训练,使系统能够在运行过程中自动进行性能评估,并进行校正,解决了常规电弧炉控制系统中调节过于频繁和高精度控制之间的矛盾,改善了系统的品质和性能,使系统的稳定性、精确度显著提高。