摘要：为了能够更好地应用深度神经网络学习三维模型的空间特征,获得更好的三维模型分割效果,提出面向三维模型分割的边界感知点云神经网络.首先,采用边界感知的网格点云化方法,将网格分割问题转化成点云标记问题;然后,利用数据切片方法对转化而来的点云数据进行重采样;最后,利用不同大小卷积核的滤波器提取点云数据的空间特征,并将点云标记的结果对应到原网格模型,得到三维模型分割的结果.在ShapeNetCore数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够明显地提高分割的准确率,而且具有边界感知的特性,能够有效地避免过分割现象.

摘要：血栓的生成是血液生理特性的体现,在虚拟手术和人体生理仿真中有着重要的作用.为了解决现有血液模拟方法不能体现血栓生成的现象以及模拟速度过慢的问题,提出一种基于Gillespie方法的血栓生成模拟方法.首先使用血栓生成模型对血液粒子建模,并且针对血液成分设定生物反应速率;然后基于Gillespie方法在核范围内进行生物反应的计算,由蒙特卡洛方法确定反应以及反应时间,将流体粒子转化为血栓粒子;最后将含有纤维蛋白的粒子位置固定,形成血栓.为了使模拟结果能够实时呈现,计算中使用了CUDA并行计算来加速模拟.分别对血栓形成模拟、血栓生成速度和程序运行效率进行分析,实验结果表明,文中方法实现了血液中血栓形成的快速模拟,避免了血栓生成的偏微分方程模型带来的高计算量,能够更好地应用在血液中血栓生成的实时模拟中;同时模拟血栓的生成对血液的流动路径造成影响,体现了血栓与血液的耦合作用;最后展现了几个逼真的血栓模拟的渲染结果.

摘要：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.

摘要：针对目前基于全局特征的图像描述模型存在细节语义信息不足的问题,提出结合全局和局部特征的图像中文描述模型.该模型采用编码器-解码器框架,在编码阶段,分别使用残差网络(residualnetworks,ResNet)和Faster R-CNN提取图像的全局特征和局部特征,提高模型对不同尺度图像特征的利用.采用嵌入了残差连接结构和视觉注意力结构的双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit, BiGRU)作为解码器(BiGRU with residual connection andattention,BiGRU-RA).模型可以自适应分配图像特征和文本权重,改善图像特征区域和上下文信息的映射关系.此外,加入基于强化学习的策略梯度对模型的损失函数进行改进,直接对评价指标CIDEr进行优化.在AI Challenger全球挑战赛图像中文描述数据集上进行训练和实验,实验结果表明,该模型获得更高的评分,生成的描述语句更准确、更详细.

摘要：网格纹理平滑技术要求既能保持模型大尺度结构特征又能去除模型小尺度纹理.然而当模型小尺度纹理与噪声相差较大时,大多数网格光顺算法会将网格纹理识别为特征加以保持,而无法有效将其去除;现有的基于谱分析的网格光顺方法尽管能有效去除网格纹理,但又无法同时保持模型大尺度结构特征.为解决该问题,本文提出一种基于混合频谱信号编码的低通过滤网格纹理平滑算法.首先采用基于视觉感知的特征识别方法,准确区分模型大尺度与小尺度特征.然后,基于顶点特征尺度,采用差异性频谱信号编码的方式进行几何信息重建,最终实现在保持网格模型大尺度结构特征的同时有效去除小尺度纹理.算法解决了现有网格光顺方法在模型小尺度纹理特征与噪声有明显区别时,无法有效去除纹理的问题;并且也解决了现有基于谱分析的网格光顺方法无法在去除模型小尺度纹理的同时,又能保持模型大尺度特征的矛盾.实验结果验证了算法的有效性.