计算机辅助设计与图形学学报最新期刊目录
人机协同决策的异质多智能体路径规划————作者：李超超;邵文龙;吕培;王华;徐明亮;
摘要：针对路径规划研究中， 智能体的异质性和人的经验与认知注入考虑不足的问题， 提出一种混合现实场景下的人机协同决策异质多智能体路径规划方法. 首先提出基于危险度引导点和RVO(reciprocal velocity obstacles)局部避碰的异质多智能体深度强化学习方法， 根据智能体的异质性进行全局引导和局部指导， 设置适用于异质智能体的奖励函数， 解决了稀疏奖励问题; 然后在基于混合现实的虚实智...
数字人面部表情迁移: 从人脸表示到表情迁移综述————作者：包仪华;涂子奇;骆乐;刘越;翁冬冬;
摘要：综述了数字人面部表情迁移技术的研究进展， 包括三维人脸表示、面部成分提取及表情迁移方法三个关键技术环节. 回顾了从显式三维可变形模型到隐式神经网络表达的技术演进， 分析了表情与身份信息分离、跨维度表情映射等关键挑战. 指出当前技术主要面临三维模型表现力有限、特征提取易受环境干扰、跨主体适应性不足等问题. 基于对大量文献的分析评估， 提出应发展具备更强局部表达能力的可变形人脸建模方法， 探索基于卷积...
高度真实感表面材质逆向恢复方法综述————作者：邢佑鑫;欧城睿;徐延宁;王璐;
摘要：大规模复杂三维场景的真实感渲染是三维动画、数字人、虚拟现实、虚拟仿真、数字孪生、视频游戏等领域中的关键技术之一， 而具备高度真实感的表面材质是三维渲染的重要基石， 其参数贴图的准确性和精细程度决定了渲染结果的逼真程度. 文中根据使用设备和材质表示形式的不同， 将相关工作划分为精密仪器测量、过程式节点图材质制作和轻量级设备恢复3大类， 总结了表面材质逆向恢复方法的评估指标和能力. 首先介绍了基于精密...
自适应候选生成与多级域对抗的乳腺癌有丝分裂检测————作者：王艳;唐奇伶;刘蓉;李广昶;刘娜;
摘要：针对由于染色程序及扫描仪硬件的不统一， 用于检测的乳腺癌病理图像之间存在域偏移这一现象， 提出自适应候选生成与多级域对抗的乳腺癌有丝分裂检测方法. 首先结合图像级别与中心感知实例级别的域适应进行对抗训练， 对齐物体相关的全局和前景区域特征; 然后针对有丝分裂小目标的检测问题， 基于特征金字塔网络设计多尺度粗细回归方案， 利用动态锚点选择策略和自适应卷积挖掘不同实例大小的潜在锚点， 实现候选区域自适...
TranECG: 基于Transformer的多导联心电图异常检测————作者：奎晓燕;杨康康;孙赞博;李钦松;张敏;海泽儒;梁伟;邹北骥;
摘要：心电图是检测心血管疾病最常用的工具之一. 然而， 心电图分析高度依赖医学专家的经验， 导致分析效率低. 为此， 提出一种集成了Transformer与生成对抗网络思想的异常检测方法——TranECG. 首先， 将长序列心电图数据分割成若干等距的心跳节拍数据; 然后， 采用基于生成对抗网络的重建模型学习节拍数据的正常模式， 并生成相应的重建序列; 最后， 异常检测模块通过分析重建序列与原始序列的残差...
基于多边形控制网的通用NURBS曲面————作者：赵炳荧;李新;
摘要：广义非均匀有理B样条（GNURBS）是一种创新的几何造型技术， 它将NURBS的概念扩展到能够处理任意拓扑控制网. 针对传统的GNURBS方法仅支持全四边形控制网， 并且要求每个面的对边节点距相同， 造型能力有限的问题， 提出一种GNURBS表示方法， 允许处理多边形控制网， 且多边形边的节点距可以不同. 首先， 由Bézier提取得到分片双三次Bézier曲面; 然后， 将部分面片升阶到双五次并...
一种基于多松弛LBM模型的边界条件改进自由表面流体模拟方法————作者：曲清越;孙大琨;李帅;郝爱民;朱韶楠;高阳;
摘要：可视化流体仿真是计算机图形学的重要研究方向. 其中基于格子玻尔兹曼方法(LBM)的自由表面流体以其准确性和高效性受到了广泛关注. 针对现有方法在稳定性、流体细节捕捉、时间效率提升和边界处理等方面存在的问题， 文中首先提出了基于自适应粘性的多松弛模型的自由表面LBM流体模拟方法， 相比单松弛模型可捕捉更多的流体细节; 其次， 针对现有自适应时间步长方法过度缩小时间步长的问题进行优化， 提出了灵活高效...
DL-Diff: 基于暗转亮扩散模型的黑暗视频增强方法————作者：王雨轩;邢桢;吴祖煊;姜育刚;
摘要：针对低光照视频增强任务中细节恢复不足与时空一致性缺失的问题， 提出一种基于暗转亮扩散模型的低光照视频增强方法DL-Diff. 首先， 所提方法基于预训练的潜在扩散模型构建基础模型， 将低光照视频增强任务转换为有条件的视频到视频的生成任务; 其次， 设计协同工作的恢复组件与时序组件， 其中恢复组件实现黑暗视频到正常光照视频的映射， 时序组件则确保连续帧之间的时序一致性; 此外， 所提方法设计了一个多...
基于去噪扩散概率模型的随机人体动作预测————作者：赵明富;赵月雯;宋涛;杨贻晨;岳岱衡;罗曼;
摘要：人体动作预测指根据给定的历史动作序列预测未来的动作序列， 可以为智能监控、人机交互等应用提供预判依据， 然而动作的随机性和不确定性导致动作预测十分困难. 针对目前大多数动作预测方法存在多样性不足， 或者预测结果偏离动作合理区间的问题， 提出一种基于去噪扩散概率模型的随机人体动作预测方法. 首先构建时空Transformer去噪扩散预测网络， 其中， 空间Transformer模块用于编码关节嵌入，...
基于结构化4DGS模型的单目动态场景重建————作者：吴佳昂;刘渭滨;邢薇薇;
摘要：针对单目动态场景重建中隐式神经辐射场方法计算复杂、渲染效率低， 以及显式3D高斯溅射重建方法在动态模糊与结构一致性方面的不足， 提出一种基于结构化4D高斯溅射的单目动态场景重建方法. 所提方法首先使用初始化点云生成锚点， 指导局部3D高斯分布建模， 根据多层级的锚点特征、视锥内的观察方向与观察距离， 实时预测局部神经高斯函数属性; 使用锚点增长和修剪细化策略， 实现高效、高质量的动态场景渲染; 最...
基于扫掠体分解的六面体为主网格生成方法————作者：张泽宇;王瑞;沈淳;战洪飞;余军合;
摘要：在三维有限元分析中， 六面体网格因其分析精度高、收敛速度快等优势， 被认为是理想的有限元体网格. 针对目前复杂三维模型六面体网格自动生成困难的问题， 提出一种基于扫掠体分解的六面体为主网格生成方法. 首先生成模型的高质量标架场， 支持扫掠体识别与扫掠网格生成; 然后基于标架场的奇异线与流线迭代识别潜在扫掠子块， 构建符合扫掠方向的切割面; 最后基于标架场生成扫掠子块的高质量扫掠网格， 采用合并法对...
面向教育领域的学习情感识别研究综述————作者：乔熙茜;谭玉枚;宋树祥;夏海英;
摘要：学习情感对学习效果具有重要影响， 积极的学习情感能加速学习进程. 当前， 学习情感识别领域已经涌现出许多优秀的研究成果， 对这些成果进行系统性的总结与剖析， 对于推动该领域研究的深入发展尤为重要. 首先针对学习情感的定义， 从情感分类、产生方式、测量方法和标注方法4个方面进行全面汇总; 然后分析和总结该领域内常用的学习情感数据库和其对应的评估指标; 再深入分析单模态和多模态情感识别方法及优缺点; ...
基于水雷折纸拟合自由曲面的优化建模————作者：张奥;赵岩;
摘要：水雷折纸单元的形状多样性和灵活性使其能够适应不同曲面， 实现复杂模型构建. 针对优化后水雷折纸的顶点容易偏离目标表面导致模型近似不够精确， 以及水雷折纸折痕图中水雷单元面积差异较大， 增加了折痕图不规则性的问题， 提出基于水雷折纸技术的自由曲面建模方法. 在满足可展和可平坦折叠约束的前提下， 采用基于多目标优化的数值逼近方法， 使得水雷网格更精确地贴合在目标表面; 利用等面积的水雷单元构建三维模型...
基于特征变换的自监督单目热图像深度估计————作者：曹明伟;李宏宇;孙登第;赵海峰;
摘要：基于编码-解码结构的自监督热图像深度估计在弱光场景中展现出了较高的准确性和可靠性. 然而， 受到热图像自身的物理特性(如较低的信噪比和有限的对比度)的影响， 基于编码-解码结构的热图像深度估计方法在网络训练过程中既难以生成有效的监督信号， 又难以准确地识别远距离信息， 从而影响深度图的精度. 针对上述问题， 提出一种基于特征变换的自监督单目热图像深度估计方法. 首先对编码器提取的原始热图像特征进行...
基于深度学习的大规模室外场景Scan2BIM研究综述————作者：莫洋;王晶;蒋海峰;张业星;曲柄宇;王雷;冯卓航;
摘要：当前， 大规模室外基础设施的数字化需求持续扩大， 基于深度学习的自动扫描到建筑信息模型(scanning to building information modeling， Scan2BIM)通过卓越的特征学习能力和自动化流程显著提升了建模精度和构建速度， 在结构复杂的室外场景重建中发挥了关键作用. 文中介绍了Scan2BIM的4大核心模块及其相关研究进展. 其中， 针对3D点云获取模块， 从采集...
一种融合多尺度与局部特征增强的实时图像去雾算法————作者：王永振;曾俊伟;孙杰;刘恒;
摘要：图像去雾是计算机视觉领域一个经典且具有挑战性的任务， 常应用于自动驾驶、户外监控等易受外界环境干扰的场景， 作为一种预处理手段保证下游视觉系统功效的正常发挥. 为了实现对雾天图像的实时处理， 提出一种融合多尺度与局部特征增强的图像去雾算法. 首先设计了一个轻量化特征提取模块， 在提取图像局部特征的同时减少网络计算量， 提升模型运行效率; 此外考虑到不同尺度特征包含的语义信息可以帮助模型获取更具辨别...
时空复用的路径空间滤波快速绘制算法————作者：牟纪千;宋滢;
摘要：在以间接光照占据主导地位的场景中， 路径空间滤波方法可以用低样本采样获取较高质量的图像， 导致过多的关注空间相关性而忽略了时间相关性， 并且局部的路径重用在绘制镜面材质时会产生较强的像素间相关性. 鉴于此， 依托路径图方法， 利用时域以及空域中的样本以迭代的方式来改进场景中的辐射度估计， 提出一种时空复用的路径空间滤波快速绘制算法. 首先记录标准前向路径追踪中的信息， 提出基于抖动聚类的方式构建路...
骨架引导的三维网格模型显著性检测————作者：赵冲;王文成;侯飞;
摘要：针对三维网格模型显著性检测效率与精度提升问题， 提出一种骨架引导的高效检测方法. 基于骨架端点、弯曲点和关节点与显著性区域的对应关系， 用以识别候选区域并剔除非显著区域的检测以降低计算量; 结合骨架对于模型的全局性表达特性以进行不同尺度下的显著性检测; 最后与模型简化相结合以支持大规模模型的有效处理. 在Schelling和斯坦福数据集上的实验表明， 与mesh saliency、频谱检测、MRS...
一种基于自校准知识蒸馏的低照度图像增强方法————作者：江泽涛;李堃;黄钦阳;廖培期;李申庆;
摘要：低照度图像增强是计算机视觉领域重要研究内容之一. 为了显著减少模型的参数量并有效地抑制噪声和增强图像细节， 提出一种基于自校准知识蒸馏的低照度图像增强方法——SCKD. 首先将异构的知识蒸馏与Retinex理论相结合， 提出Retinex-KD框架， 通过规范化教师网络蒸馏条件与学生模型增强步骤， 引导教师模型将亮度、色彩和纹理等细节信息传递给学生模型， 提升增强细节; 然后提出低照度增强学生网络...
目标尺度自适应Transformer的图像彩色化方法————作者：黄文韬;桂彦;潘祖望;
摘要：针对主流的基于Transformer的彩色化方法仅关注图像的全局上下文建模， 对图像场景中目标尺度信息的有效性研究较少的问题， 通过构建一个端到端学习的编码-解码网络， 提出一种目标尺度自适应Transformer的灰度图像彩色化方法. 在编码器部分采用目标尺度自适应Transformer块， 利用缩放因子自适应地选取模块， 捕获目标尺度信息和计算注意力层的缩放因子， 实现目标尺度自适应的注意力计...
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