基于视觉认知的三维模型重建研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61379080
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    76.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

It is strenuous and time-consuming to construct virtual scene and 3D model of objects in the field of virtual reality when we dynamically generate scene with huge computational and complexity of the algorithm. On the contrary, human is very easy to analysize and process the information which they percept from 3D objects. According to human visual perceptive principle, we will build bionic perception model by analysizing cognitive principle of human brain's temporal cortex. Human percepts object from whole to local, at the same time, human extract essential characteristic from the same kind of objects quickly. The objective law enlightens us to establish a topological invariance knowledge base that describe essential characteristic of the same kind of objects. The knowledge base includes topology invariable geometry structure and template of local detail of objects. By bionic perception model we extract geometric feature of topology invariance and local details from camera's images. We choose the structure of topological invariance from knowledge base which is identical with geometric structure of object. Based the topology invariable geometry structure we assemble 3D object using templates of knowledge base that can be transform to fit feature of logical detail such as texture, material and small geometric structure. The research results will have a good theoretical and applied value at rapid presentation of scene, real-time interaction, machine vision, computer psychological testing and so on.
虚拟现实领域中虚拟场景和物体的三维模型构建费时费力,视景动态生成计算量庞大、算法复杂,而人类在感知三维物体时对三维信息的分析和处理却十分轻松。为此,本项目从人类视觉的认知原理出发,分析人脑颞叶皮层的认知原理,构建视觉仿生感知模型;根据人类认知过程具有从整体到局部、并能快速抽取物体拓扑不变性特征的特点,建立物体拓扑不变性知识库,知识库描述了同类物体的共性特征,包含物体的整体几何结构和局部细节特征的模板;将深度相机采集的图像输入仿生感知模型,抽取物体的拓扑不变性特征和局部细节特征,并与知识库匹配;利用知识库中的拓扑不变几何结构,将局部细节特征的模板依据实际物体的特征进行简单几何变形、纹理和材质变换等,最后进行积木式组装,构建三维模型。 本项目的研究成果对于虚拟场景的快速再现和实时交互、机器视觉、计算机心理测试等方面都有很好的理论和应用价值。

结项摘要

本项目针对目前计算机视觉领域中三维模型重建技术通用性差、计算量大、成本昂贵等问题,研究了基于人的视觉认知特点的三维模型重建方法。人的视觉认知综合了视觉感知信息和人脑中的先验知识,能从几何拓扑不变性质分析出多层次的几何拓扑结构,感知抽象出整体到局部的几何拓扑结构。流形是整体结构无法在欧氏空间中描述,而局部具有欧几里得性质的空间,它是局部同胚于欧氏空间的开子集。微分流形在流形上引入局部结构,可在欧氏空间描述,通过过渡转换函数将流形形成一个整体。因此,将能在欧氏空间描述的局部结构通过过渡转换函数光滑连接起来,构建无法在欧氏空间描述的整体结构,符合了人的认知特点。在该理论基础之上,本项目主要研究成果如下:在三维物体的整体拓扑结构方面,(1)研究了三维物体的不变性拓扑特征的抽取方法,给出了轮廓特征抽取方法和射影不变量特征的抽取方法;(2)提出一种多分辨率Reeb图方法,提取出三维模型的骨架拓扑结构;(3)给出了关键点的多尺度的协方差矩阵描述子,提高了关键点匹配精度和效率;(4)提出了一种基于协方差矩阵和投影映射的特征线提取方法,提取出精确的特征线。在三维物体局部结构方面,(1)研究了基于微分流形重建方法,提出了基于微分流形的隐式曲面重建方法;(2)研究了隐式函数曲面重建的方法,提出了椭球约束的径向基函数隐式曲面建模方法;(3)研究了曲面拟合方法,提出了基函数和微分流形相结合的任意拓扑结构的曲面重建方法和基于整体最小二乘法的曲面拟合方法。最后,研究了点云精简方法,并以人手的虚拟重建为应用背景,研究了基于Kinect的人手的采集、处理、精简、配准与基于微分流形的虚拟手重建,建立了虚拟手的三维模型。. 本项目共发表文章23 篇,其中,SCI 国际期刊3 篇,EI国际期刊2篇,EI会议论文1篇,国内核心刊物17 篇。申请专利5 项,获批2项,受理3项;软件著作权登记3项。.

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
基于视觉的拓扑特征提取
  • DOI:
    10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.11.040
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机测量与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马超;况立群;韩燮
  • 通讯作者:
    韩燮
一种新颖的点云特征曲线提取方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贺彤 熊风光 韩燮 张元
  • 通讯作者:
    贺彤 熊风光 韩燮 张元
基于散乱点云的多尺度特征点提取算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机工程与设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡晋茹;况立群;韩燮
  • 通讯作者:
    韩燮
Xiong F, Han X. Networked Automatic Test System based on Message-oriented Middleware[J]. , 2014, 8(3):147-160.
熊峰, 韩霞. 基于消息中间件的网络化自动测试系统[J]. 计算机应用, 2011,31(11): 1777-1777.
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Telkomnika Indonesian Journal of Electrical Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiong Fengguang;Han Xie
  • 通讯作者:
    Han Xie
改进的Virtools与数据库整合技术的设计与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机工程与设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊风光;况立群;韩燮
  • 通讯作者:
    韩燮

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其他文献

LYTRO相机光场图像深度估计算法及重建的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙福盛;韩燮;丁江华;刘涛
  • 通讯作者:
    刘涛
基于轮廓线与薄板样条的三维自动化建模方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机仿真
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈佳瑜;况立群;庞敏;韩燮
  • 通讯作者:
    韩燮
基于八叉树的卷积神经网络三维模型分割
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机工程与设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨晓文;李静;韩燮;韩慧妍;陶谦
  • 通讯作者:
    陶谦
自动测试系统消息中间件的设计与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机应用与软件
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊风光;韩燮;韩焱
  • 通讯作者:
    韩焱
弹光调制测椭偏参量的数字锁相数据处理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    光学精密工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王爽;韩燮;李晓;王志斌;景宁;陈友华;陈媛媛
  • 通讯作者:
    陈媛媛

其他文献

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韩燮的其他基金

面向高层次应用的点云数据结构化及语义化表达研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
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    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于拓扑变换的三维模型造型研究
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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