CIMS(计算机集成制造系统)中CAD产品模型的建立

介绍了回转体零件建模体系结构，根据该建模体系的结构建立相应的数据结构模型，利用ObjectARX2000,VisualC 6.0从AutoCAD2000中提取出零件的几何参数，对该参数进行处理，生成主特征链表及局部特征链表，并最终建立CIMS中的CAD产品模型。     

基于几何特征的三维参数化轮胎花纹模型检索

三维轮胎花纹模型检索是计算机辅助花纹设计的关键。提出了一种基于非精确邻接图匹配和Cluster Tree的检索方法，利用三维花纹设计参数和几何特征提高检索效率。将B-rep格式的轮胎花纹模型转化为属性邻接图，通过计算边相容度，对两个属性邻接图进行非精确匹配，计算其图相似度；通过设计参数对花纹数据库进行空间划分和递归聚类，构建以Cluster Tree为子树的索引结构，借助几何特征提升拓扑结构相近的花纹模型的区分度。将方法应用于自主开发的三维花纹设计软件平台，结果显示，检索精度和检索效率均较现有通用CAD检索模型高。     

一种基于特征提取技术的语音识别算法

语音识别是通过对说话人语音信号的分析和提取．自动确定说话人是否在所登记的说话人集合中，以及说话的人是谁的过程．本文提出了一种基于特征提取技术的模板匹配语音识别算法．该算法中，采用与文本有关（主要用于时域分析）和与文本无关（主要用于频域分析）相结合的三种识别方法：快速傅立叶变换（FFT）、平均过零率分析（RBZ）和高斯混合模型（GMM），最后通过三种方法的加权平均来生成判决门限值．通过比较门限值误差的大小，根据“最大似然准则”给出待识别语音的身份．     

基于小波变换的局部化数字水印算法

为了解决许多水印算法不能抵抗任意剪裁的缺点，提出了局部化数字水印算法．通过二维Mexican Hat小波变换提取图像中的多个特征点，在以特征点为中心的局部化区域中分别进行小波变换，并通过对小波系数进行单系数量化来实现水印信息的嵌入，同时水印的提取不需要原始图像的参与．实验结果表明，在剪裁后待检测图像中至少包含一个嵌入水印区域的前提下，该算法对JPEG、JPEG2000压缩和任意剪裁具有很强的抵抗能力．     

三维装配造型方法探讨

按零件的实际尺寸构建零件模型，再根据零件间的装配关系将各个零件模型组装在一起形态三维装配。三维装配造型设计在动态仿真、零件间的干涉检查、装配环境下的零件设计及方案认证等方面有广泛的应用前景。     

基于拉伸特征的B-Rep→CSG转换算法及其应用

边界表示（boundary representation,B-Rep）法和构造实体几何（construction solid geometry,CSG）法是目前应用最广泛的两种实体表示法,B-Rep→CSG转换也备受关注。B-Rep→CSG转换算法为一种半空间分割法,完全依赖三维造型引擎中的布尔运算,计算量大且不稳定。实际应用中已有大量具有拉伸特征的B-Rep模型：可将整个模型或模型的一部分看作由二维图形沿一定方向拉伸而成。通过将三维模型的B-Rep→CSG转换问题变为二维图形的B-Rep→CSG转换问题,从而避免对布尔运算的依赖,为此,提出基于拉伸特征的B-Rep→CSG转换算法。首先,得到拉伸边具有相互平行性、首尾相连性、方向相反性、唯一连接性4个拉伸特征,然后,基于这些特征提出基于平行边连接图的拉伸特征识别算法,最后,结合拉伸特征识别算法、基于环收缩的模型分割算法和基于顶点可见的多边形分割算法,提出具有拉伸特征的三维模型的B-Rep→CSG转换整体解决方案。将本文算法集成至自主研发的粒子输运可视建模（COSINE visual modelling of particle transport,cosVMPT）软件,并基于cosVMPT对3个专门构造的例题和1个实际应用实例进行了测试,测试结果证明了本文算法的有效性和优越性。     

基于紧凑型乒乓交换的数字串行接口设计

给出一种基于脉冲编码调制原理实现高速数字传输系统中低速设备接入的方法．用Xilinx公司的XCS20TQ144器件设计了基于单倍数据通道的紧凑型乒乓交换模型，实现32路低速异步串行数据与2Mb／s的E1数据流之间并行转换．在计算机上进行了时序仿真，结果表明新的接口设计方法节省了器件资源，提高了工作速度．通过一个工程实例的实际运行，说明该设计方法在数据传输中具有较好的实用价值．     

巨大尺寸零件逆向重构技术应用研究

随着计算机辅助设计与制造技术的迅猛发展，并推动了逆向重构技术的产生与发展．逆向重构技术作为数字化与敏捷制造的一项重要技术，是在无设计图纸或无CAD模型的条件下，从已有零件或产品出发，利用各种数字化技术重新构造CAD模型的过程．通过对巨大尺寸零件逆向重构技术和反求测量方法的应用研究．将现代坐标测量设备作为产品设计的前置输入装置，可有效提高产品的快速响应能力，丰富了几何造型方法和产品设计手段，完成基于点云数据的模型再设计，从而使制造企业能快速跟踪和消化吸收及二次开发国外先进产品．     

时空转换思想与算法并行化

通过对求解最优化问题计算的４种并行化方法的剖析，分析了数学思维过程中如何应用时空转换，把一个复杂问题的求解分解为在多个时空上的并行计算．加深了对设计并行算法的思维过程和多时空变换的理解，     

复杂背景下的宫颈癌细胞图像分割方法

提出了一种基于完备色差模型的分割方法.利用优化的颜色空间模型转换公式,将宫颈癌细胞图像从RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,对H、S、V通道分别进行最大类间方差直方图均衡化,构造最优色差模型实现图层重组,然后通过阈值分割结合特征参数筛选完成细胞从复杂背景中的提取.在VC++和OpenCV开发系统予以实现.实验结果表明,在处理背景与目标细胞色彩相似的宫颈癌细胞图片时,能够得到准确、完整的分离结果,弥补了传统分割方法的不足.     

基于图像特征检测和匹配的无人船航行姿态角提取方法

计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角.     

癌前细胞诊断的特征选择

指出了目前基于DNA－Index的定量细胞学诊断系统中对于癌前非典型增生细胞诊断的不足,提出了运用模式识别的方法对癌前非典型增生细胞是否存在恶变倾向进行有效识别,针对分类识别过程中,细胞特征参量过多,分类器设计困难的具体情况,采有了基于Tabu Search的搜索策略来解决识别特征的选取问题,实验表明：通过选择适当的搜索参数,基于Tabu Search的搜索方法无论是在搜索效率还是在结果的优化程度上都明显地优于其它传统的方法,搜索得到的特征参量能够有效地描述癌前增生细胞的不同性状,这在癌前的早期诊断方面具有良好的实用性。     

缺损图像的特征模板匹配方法

基于二值图像的边缘拐点特征，建立其特征模板，在此基础上讨论了缺损二值图像的匹配过程．所采用的特征模板匹配方法将图像局部特征和它们的尺度大小联系起来，使识别过程更为合理．对１７个缺损飞机图像仿真实验结果表明，这一方法取得了很好的分类效果     

基于统计形状分析的人脸基本表情分析

人脸的表情识别分析在虚拟交互和情感计算中具有重要意义,为得到一个精确的表情分析模型,采用统计形状分析方法对人脸表情进行建模分析,可将人脸表情的形状看作随机变量并在高维空间中服从一定的概率分布的.首先使用统计形状分析方法对表情形状进行归一化后,采用PCA方法对表情的变化建立点分布模型;在表情的分析阶段采用高斯分布模型估计表情空间的统计参数,并采用贝叶斯分类实验验证分类效果.实验结果表明：统计形状分析方法可以有效地对人脸的基本表情进行分析分类.     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展,迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱,为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要,结合中文分词技术特点,基于联合学习思想,提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型,使其共享实体类别和置信度;同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算,减少了识别误差累积。结果表明,在不需要人工构建特征的情况下,方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

基于小波包分析的特征参数提取

在分析MFCC提取原理的基础上,结合小波包分析理论,得到新的特征参数.提出了一种新的特征参数提取方法,用动态时间规整法,分别测试了MFCC的识别率和新的特征参数的识别率.研究证明新的特征参数不仅具有较高的识别率,而且有一定的抗噪声能力.     

一种基于特征分解的图像融合方法

一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的.     

一种侧视图的三维人脸重建方法

三维形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)和从运动中恢复结构(Structure From Motion, SFM)方法被广泛用于三维人脸重建. 基于单视图进行三维人脸重建需要正视图和先验模型, 会受到计算复杂度高、容易陷入局部极小值和易受姿态变化的影响. 本文提出一种针对侧视图的三维人脸重建方法, 首先对侧视图使用改进的三维形变模型, 得到初始的三维人脸正视图及特征点; 然后根据人脸对称性, 得到侧视图对称的视图及对应的面部特征点; 最后用SFM方法将正视图、原始视图和对称视图重建, 得到稀疏三维模型. 并用不同姿态的面部图片对该方法进行了评估, 结果表明该方法比已有的方法对姿态变化更具鲁棒性.     

从任意连续语音中实时提取说话人特征及三维显示

本文以最大嫡谱法估计得到的多幅浊音的线性预测反射系数矢量序列的长期平均矢址:作为说话人特征,定义了特征矢量的平均说话人自差异函数、平均说话人互差异函数和平 均说话人互自差异比函数,并对不同说话人特征间的可区分性进行了分析.采用伪彩色编 码原理,实现特征矢量的三维显示.设计了PC/AT和TMS 3201。组成主从系统,使语 音采样和参栽沽计同步进行,达到了实时性.实验结果表明,所提取的特征有较好地区分 i3}话人的性能,显示方法,可读性好、易于直观分析和整休观察.系统实时性好