多视图

摘要： 基于卷积神经网络的单视图检测不能有效识别三维形状的缺陷目标,导致在实际应用中,往往是通过只检测某一最具代表性的视图或者依次检测每个面来实现低精度的检测要求,这带来了较大的时间成本和使用限制.针对这一问题,提出了改进的残差网络(Res Net),并将其应用于三维形状的焊点缺陷检测.该模型首先会一次性获取焊点的所有视图图像,再通过特征聚合和自适应学习模块,最终获得检测结果.多视图焊点数据集来自高频电感元件,在所提出方法的识别精度达到了99.48%.结果表明,改进的残差网络在同等网络层数的情况下有效提升了图像识别精度;对比单视图检测,多视图检测结构仅以较少的时间代价获得了较大的精度提升,能有效完成实际工业生产中的三维形状缺陷目标的检测任务.

摘要： 随着武器装备实战化要求的不断深化,武器装备系统作战任务剖面构成越发复杂,武器装备危险物质密集,发生故障与危险事故的风险普遍存在,安全性问题突出.本文首先建立多视图任务剖面模型,以过程视图为核心,以功能视图、组织视图、信息视图、资源视图和时序逻辑视图为补充识别武器装备系统组成要素.然后,利用形式化建模语言SysML实现对武器装备任务过程的多视图模型构建,从多个角度对武器装备复杂任务剖面进行描述.最后,建立基于SysML视图模型的武器装备安全性分析方法,并以某型陆基导弹武器系统为例进行基于多视图的武器装备任务剖面建模和安全性分析方法研究,为提升武器装备系统安全性分析提供理论与技术支撑.

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展和医学数据资源的大规模增长,面向医学领域的知识图谱受到越来越多的关注,知识图谱可视化旨在借助点和边等图形特征形象化地展示知识图谱中的实体、关系及相互之间的结构,便于非专业用户阅读和使用知识图谱。该文提出并实现了一种面向医学知识图谱的多视图、交互式可视化方法及系统,该系统包括医学实体分类的层级结构可视化,实体和关系之间的语义结构可视化以及从非结构化数据到结构化数据的交互式可视化。通过多视图、多维度、交互式的医学知识图谱可视化方法,让用户更加有效地对复杂知识图谱的结构进行分析和理解,进而发现更多蕴含的有价值信息。

摘要： 由于传统半监督模式下的多视图算法很少考虑到不同视图中数据包含信息的差异性,且忽视了不同视图间存在着空间结构的一致性,算法在含有噪声和异常点的多视图数据中性能较差。尽管有研究者已经提出了半监督多视图方法,但这些方法没有充分利用样本判别信息以及不同度量学习下的子空间结构信息,从而导致分类结果不理想。针对以上问题,提出了一致性约束的半监督多视图分类算法(SMCC)。首先,基于希尔伯特-施密特独立性准则(HSIC)加强对不同视图之间的一致性约束。然后,通过保留原始数据的空间局部流形结构进行特征投影来降低数据空间维度,并结合F范数约束提高算法的鲁棒性。进一步,对不同视图自适应地赋予相应的权重,降低在不同视图中数据含有不同特征信息与噪声污染的影响。最后,基于线性交替方向乘子法与特征分解方法对模型进行求解。在四个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法能够捕获多视图数据中更多的有效判别信息,准确性得到了提高。

摘要： 人脸信息包含每个人的外貌、表情信息。对人脸进行三维重建,重建后的人脸信息能够广泛地应用于人脸识别门禁系统、人脸动画角色以及医美整形等行业,具有重要的研究价值。目前,三维人脸重建存在一些遮挡和大姿态等问题,其中大部分人脸重建方法是从单张图片入手,模型效果较差,而多张图片的信息综合利用更有助于人脸信息的重建。为此,本文围绕基于传统方法的多视图人脸重建和基于深度学习方法的多视图人脸重建展开详细阐述,并对多视图人脸重建领域进行总结与展望。

摘要： 挖掘多视图一致性是提升多视图聚类性能的关键,为更好地从多视图数据中学习一致性表示,提出一种新的多视图聚类算法OMTSC。OMTSC算法同时学习每个视图的聚类分配矩阵和特征嵌入,并将聚类分配矩阵分解为共享正交基矩阵和聚类编码矩阵。正交基矩阵可捕获并储存多视图一致性信息形成潜在聚类中心,经过加权融合的多视图聚类编码矩阵可更好地平衡不同视图的质量差异。引入基于二部图的协同聚类,实现正交基、聚类编码和特征嵌入3个矩阵的知识相互迁移,以提升多视图数据一致性和多样性,并利用特征嵌入的多样性最大化多视图一致性学习最优的潜在聚类中心,从而提高多视图聚类的性能。此外,基于群稀疏约束的特征嵌入可有效消除多视图数据中的噪声,提升算法的鲁棒性。在WikipediaArticles、COIL20和ORL数据集上的实验结果表明,与SC-Best、Co-Reg等先进的多视图聚类算法相比,OMTSC算法在ACC、NMI、ARI 3个评价指标上整体取得最优值,其中在COIL20和ORL数据集中的NMI评价指标均高于0.9。

摘要： 随着获取多模态或多视图数据的日益容易,多视图聚类研究受到广泛关注.然而,很多方法直接从原始数据中学习邻接矩阵,忽视了数据中噪声的影响.此外,还有一些方法将各个视图同等对待,而实际上各视图在聚类过程中所发挥的作用是不同的.为解决上述问题,提出了一种基于Markov链的聚类算法,名为一致性引导的自适应加权多视图聚类(consensus guided auto-weighted multi-view clustering, CAMC).首先为每个视图构造转移概率矩阵;然后,以自适应加权的方式获得一致性转移概率矩阵,并对一致性转移概率矩阵的拉普拉斯矩阵进行了秩约束,确保拉普拉斯图中连通分量的数目正好等于簇的数目.此外,基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)优化策略对问题进行求解.在1个人造数据集和7个真实数据集上的实验结果证明了该算法的有效性,其聚类性能优于现有的8种基准算法.

摘要： 根据不同设计参与者的认知特点和需求对设计概念进行良好的组织与表达有利于在设计早期多方主体协同开展创新设计活动,对提高创新设计效率具有重要意义。针对概念设计阶段设计信息的模糊性和分散性等特点,从设计参与者、设计阶段和设计信息模态结构等三个维度构建了设计概念多维信息空间,提出了情境驱动的智能交互产品设计概念多视图表达方法,开发了智能交互产品概念形态建模原型系统,并在某逗猫机器人的创新设计过程中进行原型应用,验证了本文所提多视图表达方法的可行性。

摘要： 脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用.然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战.目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义.介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点,并概述了其发展历程;从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络,简介脑分割常用的数据集和性能指标;分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能,并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势.

摘要： 针对集成学习方法中分类器差异性不足以及已标记样本少的问题,提出了一种新的半监督集成学习算法,将半监督方法引入到集成学习中,利用大量未标记样本的信息来细化每个基分类器,并且构造差异性更大的基分类器,首先通过多视图方法选取合适的未标记样本,并使用多视图方法将大量繁杂的特征属性分类,使用不同的特征降维方法对不同的视图进行降维,便与输入到学习模型中,同时采用相互独立的学习模型来增加集成的多样性.在UCI数据集上的实验结果表明,与使用单视图数据相比,使用多视图数据可以实现更准确的分类,并且与现有的诸如Boosting、三重训练算法比较,使用差异性更高的基学习器以及引入半监督方法能够有效提升集成学习的性能效果.

摘要： 应急预案对政府部门应对突发事件具有重要的指导作用。本文提出了基于多视图框架的应急预案的格式化描述方法和仿真分析方法，并研究了格式化应急预案到仿真模型的转换机制，设计了应急预案分析环境，为应急预案的分析评估提供了决策支持。

摘要： 分解法是除抽象化(generalization)之外的另一种较为常用的匿名数据发布技术．分解法的最大问题在于破坏了属性间的关联性，从而影响了数据的可用性．本文提出了一种改进的基于多视图的分解法IMVD(Improved Multi-view Dccomposition)用于指导多视图的分解和生成，使得发布的多视图能够保留更多的有价值的属性关联，从而可以提供更好的数据挖掘性能．实验结果表明，尤其在用于高维数据的匿名处理时，相比于其它方法，IMVD方法能够有效地提高发布数据的可用性，具有很高的实用价值．

摘要： 提出了一个可用于虚拟现实应用的集成可视化系统.该系统可以对一个大型场景同时实现多视图和高分辨率的实时渲染.用户可以在场景的多个视图中任意选取一个视图,将该视图的绘制命令和参数通过局域网传送给一个PC集群.PC集群并行处理这些命令和参数,将绘制结果输出到多个显示设备,实现高分辨率实时渲染.

摘要： 提出了一种基于包围盒的二维工程图多视图分离新方法,通过比较工程图中各图元外接包围盒的位置关系,逐步归并相交包围盒,迅速找出多个视图,并进行视图分离.实验结果表明,本方法较其他视图分离方法具有更好的健壮性,且在实际应用中具有更好的时间复杂度,为从二维工程图重建三维模型提供了支持.

摘要： 物料清单(Bill Of Material,BOM)是PDM系统产品结构与配置管理的核心.对于产品生命周期中的BOM多视图问题,本文构建了基于单一产品数据源(Single Source of Product Data,SSPD)的多BOM管理模型.分析了EBOM、MBOM、CBOM的结构特点,给出了这三种BOM视图之间的转换原理和算法.

摘要： 在OpenGL中实现多视图表示有多种方法,本文从OpenGL本身谈起,概述了这些不同的方法,然后又提出一种应用视区分割的方法实现一个窗口内有多个视图的简单方法.

摘要： 针对传统故障抢修过程95598客户服务中心与抢修班组沟通不及时、抢修信息反馈滞后，客户及时获知复电时间困难等问题，基于GIS的可视化展现优势集成营销业务应用系统建设的营销GIS应用系统，利用计算机、互联网、无线网络(GPRS、GPS)等技术，通过智能移动终端(PDA)、单兵视频等移动通讯终端，实时反馈现场抢修信息和现场抢修视频，结合系统互动界面、服务在线监控等应用为远程工作站合理调度车辆、合理分工派单、缩短抢修时间提供技术支撑，实现95598客户服务中心快速响应客户，保障抢修信息准确，提升客户感知，提高客户服务效率。

摘要： 简要阐述了开目CAD系统的突出优点,简便快捷、功能强大,并以多视图图形、轴类图形、盘套类图形的绘制为例,展示了该系统快速的绘图技巧及独有的功能.

摘要： 本文对并行本质进行解析的基础上,从信息交互和冲突避免角度分析并行环境下过程建模的特殊要求,并结合当前建模方法讨论了基于Petri网的定性和定量分析,提出产品、过程、组织、资源、质量和成本集成多视图模型,为进一步的模型仿真和评价提供依据.

摘要： 该文提出了多视图投影信息的建立方法，根据系统内部特有的三维数据模型，建立了多视图的几何约束和投影约束模型。通过尺寸驱动，实现了复杂工程图的参数化设计。

摘要： 多视图相机阵列和多视图系统采用具有至少一个公共相机的相机子阵列来捕获场景的多视图图像以在多视图显示器上显示。多视图相机阵列包括相机的第一子阵列和相机的第二子阵列。第一相机子阵列和第二相机子阵列中的相机分别彼此隔开第一基线距离和第二基线距离。多视图系统还包括被配置为显示多视图图像的多视图显示器。捕获多视图图像的方法包括用相机的第一子阵列来捕获场景的第一多个不同视图以及使用相机的第二子阵列来捕获场景的第二多个不同视图。

摘要： 一种多视图显示器，其采用多光束元件阵列，多光束元件阵列被配置成提供具有与多视图显示器的不同视图方向相对应的不同主角方向的方向性光束。此外，多视图显示器包括光阀阵列，光阀阵列配置成将方向性光束调制为由多视图显示器显示的多视图图像，其中，多视图显示器的多视图像素包括光阀阵列的一组光阀，其对应于多个多光束元件中的多光束元件，并且被配置成调制来自多光束元件的方向性光束。此外，多视图像素的形状可动态地重新配置以提供具有动态视野(FOV)的多视图图像。可根据多视图显示器的监测方向、用户相对于多视图显示器的监测位置或两者来修改FOV。

摘要： 采用多光束元件的多视图背光体和多视图显示器被配置为提供具有不同主角方向的倾斜的多个定向光束，所述不同主角方向对应于视图区域中多个视图的视图方向。多视图背光体包括：光导，其被配置为引导光作为引导光；以及多光束元件，其被配置为耦合出引导光的一部分，作为倾斜的多个定向光束。由多光束元件和对应的多视图像素的偏移提供倾斜的多个定向光束的倾斜角。多视图显示包括：多光束元件阵列和多视图像素阵列。

摘要： 多视图显示系统采用多视图显示器，该多视图显示器被配置为提供表示多视图图像的多个视图和与多个视图的终点视图相关联的视图终点指示器。视图终点指示器被配置为提示多视图显示系统的用户多个视图的角度终点。

摘要： 多视图背光、多视图显示器和多视图背光操作方法，包括微缝多束元件，其被配置为提供具有与多视图图像的视图方向相对应的方向的定向光束的发射光。多视图背光包括被配置为引导光的光导和微缝多束元件的阵列，每个微缝多束元件包括多个微缝子元件并且被配置为反射地散射出被引导光的部分作为发射光。多个微缝子元件中的每个微缝子元件包括倾斜的反射侧壁，该倾斜的反射侧壁具有偏向远离被引导光的传播方向的倾斜角。多视图显示器包括多视图背光和用于调制定向光束光阀的阵列以提供多视图图像。

摘要： 一种多视图背光、多视图显示器和多视图背光操作的方法，包括具有一个或多个弯曲的反射表面的反射多束元件，该反射多束元件被配置为提供具有与多视图图像的视图方向相对应的方向的定向光束的发射光。多视图背光包括被配置为引导光的光导和反射多束元件的阵列。每个反射多束元件包括多个反射子元件并且被配置为反射性地散射出被引导光的一部分作为发射光。多视图显示器包括多视图背光和用于调制定向光束来提供多视图图像的光阀阵列。多个反射子元件中的反射子元件包括弯曲的反射表面，弯曲的反射表面的表面曲率在平行于光导的引导表面的平面中。

摘要： 一种多视图显示器和方法，采用被配置为根据极性反转协议被驱动的光阀以及布置成偏移行的多光束发射器。多视图显示器包括多视图像素的阵列和多光束背光体，多视图像素的阵列包括光阀，多光束背光体具有布置成偏移行的多个多光束发射器。一种多视图显示器操作的方法包括：使用偏移行中的阵列或多光束元件发射定向光束，并使用光阀阵列调制定向光束以显示图像。光阀阵列中的光阀组对应于多视图显示器中的多视图像素，并且光阀阵列根据极性反转协议被驱动。在多视图显示器和所述方法两者中，相邻偏移行在行方向上偏移多个反转协议的重复极性之间的距离。

摘要： 一种多视图显示器，其采用多光束元件阵列，多光束元件阵列被配置成提供具有与多视图显示器的不同视图方向相对应的不同主角方向的方向性光束。此外，多视图显示器包括光阀阵列，光阀阵列配置成将方向性光束调制为由多视图显示器显示的多视图图像，其中，多视图显示器的多视图像素包括光阀阵列的一组光阀，其对应于多个多光束元件中的多光束元件，并且被配置成调制来自多光束元件的方向性光束。此外，多视图像素的形状可动态地重新配置以提供具有动态视野(FOV)的多视图图像。可根据多视图显示器的监测方向、用户相对于多视图显示器的监测位置或两者来修改FOV。

摘要： 多视图相机阵列和多视图系统采用具有至少一个公共相机的相机子阵列来捕获场景的多视图图像以在多视图显示器上显示。多视图相机阵列包括相机的第一子阵列和相机的第二子阵列。第一相机子阵列和第二相机子阵列中的相机分别彼此隔开第一基线距离和第二基线距离。多视图系统还包括被配置为显示多视图图像的多视图显示器。捕获多视图图像的方法包括用相机的第一子阵列来捕获场景的第一多个不同视图以及使用相机的第二子阵列来捕获场景的第二多个不同视图。

摘要： 采用多光束元件的多视图背光体和多视图显示器被配置为提供具有不同主角方向的倾斜的多个定向光束，所述不同主角方向对应于视图区域中多个视图的视图方向。多视图背光体包括：光导，其被配置为引导光作为引导光；以及多光束元件，其被配置为耦合出引导光的一部分，作为倾斜的多个定向光束。由多光束元件和对应的多视图像素的偏移提供倾斜的多个定向光束的倾斜角。多视图显示包括：多光束元件阵列和多视图像素阵列。