图学学报

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2022年第6期封面

2022, 43(6): 0.

摘要 ( 98 )

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2022年第6期目次

2022, 43(6): 1.

摘要 ( 65 )

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计算机辅助拓扑设计 ——持续同调在几何设计和处理中的应用

董哲同, 蔺宏伟

2022, 43(6): 957-966. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022060957

摘要 ( 173 )

PDF(982KB) ( 162 )

持续同调是一种计算不同尺度拓扑特征的有效方法。其从一簇向后包含的单纯复形序列中提取出拓扑特征的出现和消失时刻，并使用拓扑特征的“生命周期”来量化地衡量该特征的几何尺度和重要程度。拓扑特征的提取与应用在几何设计中扮演着重要角色，催生出了一些基于持续同调的几何设计研究。从持续同调特征的提取与基于持续同调的建模和优化两方面进行综述，在持续同调特征的提取方面，介绍了从点云和三角网格数据中提取拓扑特征的不同方法，总结了拓扑特征在部分几何设计问题中的应用路径。在建模和优化方面，综述了基于拓扑变换的单纯复形重建方法、拓扑可感知的曲面重建方法与基于持续同调的拓扑去噪和优化方法。

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数控加工中路径规划与速度插补综述

马鸿宇 , 申立勇 , 姜鑫 , 邹强 , 袁春明

2022, 43(6): 967-986. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022060967

摘要 ( 207 )

PDF(3403KB) ( 145 )

数控技术在现代制造工业中被广泛使用，相关研究一直为学界和业界共同关注。数控技术的传统流程主要包含刀具路径规划和进给速度插补。为实现高速高精加工，人们通常将路径规划与速度插补中的若干问题转换成数理优化模型，针对工程应用问题的复杂性，采用分步迭代优化的思路进行求解，但所得的结果往往只是局部最优解。其次，路径规划与速度插补都是为了加工一个工件曲面，分两步进行处理虽然简化了计算，但也导致不能进行整体优化。因此，为了更好地开展路径规划与速度插补一体化设计与全局最优求解的研究，系统性地了解并学习已有的代表性工作是十分有必要的。所以将逐次介绍数控加工中刀具路径规划与速度插补的相关方法与技术进展，包括基于端铣的加工路径规划；刀轴方向优化；G 代码加工以及拐角过渡；参数曲线路径的进给速度规划等国内外相关研究以及最新提出的一些新型加工优化方法。

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浅谈实体建模：历史、现状与未来

邹强

2022, 43(6): 987-1001. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022060987

摘要 ( 475 )

PDF(4217KB) ( 366 )

实体建模技术是 CAD 软件的“功能心脏”，相关基础理论与算法是 CAD 发展历史上最关键的成果之一，成功回答了为使计算机能够辅助产品设计与制造，需在计算机中存什么几何信息以及怎么存的问题。本文对实体建模的主要历史发展脉络做了简要介绍，同时对各发展阶段的关键问题以及研究现状进行了讨论，最后选取了 3 个方向对实体建模的未来做出展望, 重点关注从 Computer-Aided Design 到 Computer-Automated Design 的发展趋势。

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U-系统与 V-系统的理论及应用综述

陈伟 , 蔡占川 , 李坚 , 梁延研 , 熊刚强 , 宋瑞霞

2022, 43(6): 1002-1017. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061002

摘要 ( 90 )

PDF(5381KB) ( 71 )

传统的 Fourier 级数在逼近间断信号时因 Gibbs 现象的干扰，会产生比较大的误差。针对此问题，国内学者齐东旭教授带领的课题组提出了非连续正交函数系的研究课题，其中 U-系统和 V-系统是两类典型的非连续完备正交函数系。从数学理论上来说，U-系统和 V-系统分别是对著名的 Walsh 函数和 Haar 函数由分段常数向分段 k 次多项式进行推广的结果，其最重要的特点是函数系中既有光滑函数又有各个层次的间断函数。因此，U，V-系统可以处理连续和间断并存的信息，在一定程度上弥补了 Fourier 分析和连续小波的缺憾。本文从理论与应用 2 个方面对 U，V-系统进行了综述。在理论方面，首先介绍了单变量 U-系统与 V-系统各自的构造方法，其次介绍三角域上 U，V-系统的构造方法，最后介绍 U，V-系统的主要性质。在应用方面，介绍了若干具有代表性的应用案例。

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T 样条用于计算机辅助设计、分析和制造的新型表示方法

胡文恺, 马鸿宇, 刘亚醉, 魏小东, 赵罡, 申立勇, 李新

2022, 43(6): 1018-1033. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061018

摘要 ( 145 )

PDF(8323KB) ( 130 )

几何造型主要研究在计算机环境下几何模型的表示与设计，其是计算机辅助设计、工程和制造领域中重要的基础研究方向。当前工业制造中几何模型表示的标准是非均匀有理 B 样条(NURBS)。然而，由于张量积拓扑结构，NURBS 在表示复杂几何模型时具有难以克服的局限性。T 样条是一种新型兼容 NURBS 的自由曲面造型表示技术。由于克服了 NURBS 的多个重要的局限，T 样条自提出后引起了学术界和工业界的极大关注。为了使国内外同行对 T 样条的发展历程和研究现状有一个较为全面的了解，对其进行系统综述。在广泛文献调研的基础上，对 T 样条的定义、基础算法，以及在计算机辅助设计、工程和制造中的应用进行归纳总结和详细分析，重点分析了这些算法的基本思想和原理，比较了其优点和不足。由于工业界对几何表示的精度和效率的要求越来越高，导致 T 样条的研究仍然不完善，还存在大量亟待解决的问题和可能的发展方向。

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多孔模型设计方法

李明 , 张乘虎 , 扈婧乔 , 胡心卓 , 刘继凯

2022, 43(6): 1034-1048. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061034

摘要 ( 67 )

PDF(9870KB) ( 76 )

多孔模型质量轻，且具有优秀的力热磁等复合性能。采用多孔模型有望突破传统设计极限，获得综合性能优异的机械部件，满足先进工业级产品对结构的极致物理性能追求。近年来，增材制造技术的发展与成熟，大幅推动了多孔模型的工业应用，多孔模型已经在航空航天部件、医疗器械等重要装备或仪器中发挥出独特且卓越的工业价值。因此，以多孔模型设计方法为落脚点，分别从基于几何建模的多孔模型正向设计方法、基于拓扑优化的多孔模型逆向设计方法 2 方面阐述相关工作。前者论述了多孔模型的离散体素表示、连续参数表示、连续隐式表示、其他及混合表示等建模方法，后者论述了多孔模型微结构单元优化设计方法、多孔模型结构设计方法，并探讨了 2 方面多孔模型设计的发展趋势。

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几何引导的主动式三维感知与交互

徐凯, 胡瑞珍, 杨鑫

2022, 43(6): 1049-1056. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061049

摘要 ( 104 )

PDF(4028KB) ( 122 )

随着三维感知设备的发展和大规模三维数据的出现，基于三维重建与理解的视觉感知技术得到了大量关注。与此同时，智能图形逐渐改变了传统图形系统在交互中的被动角色，朝着任务引导的、感知驱动的智能体对真实或虚拟环境的主动交互发展。可以说，计算机图形学正在突破“信息表达”这一传统范畴，逐步拓展迈入“信息感知”领域；图形学的交互技术也由传统的人机交互，逐渐延伸和发展出面向智能任务的主动三维交互。其中，数据驱动三维几何分析与建模的理论和方法，特别是在线重建与分析技术，对三维感知和三维交互形成了重要支撑。本文从图形学和视觉融合的视角，结合研究案例，介绍了主动式三维感知与交互，讨论了“主动式”的特点、优势和挑战，并试图探讨这一方向的开放问题与发展趋势。

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一种 G2 连续组合曲线的表示

严兰兰, 宋希辰, 魏子华, 谢磊

2022, 43(6): 1057-1069. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061057

摘要 ( 54 )

PDF(596KB) ( 63 )

针对 Bézier 曲线以及现有众多含形状参数的扩展 Bézier 曲线的 G2 拼接条件均对控制顶点有严格要求的问题，拟提出一种 G2 连续组合曲线，其能综合 Bézier 与 B 样条方法的优点，其基函数具有显式表达式，既具有 B 样条方法的自动光滑性，又能轻松拥有 Bézier 曲线的端点几何特征。为此，构造了一组含 6 个参数的基函数，按照 3 次 Bézier 曲线的定义方式由之构造了基于 4 个控制顶点的曲线段，根据曲线段的拼接条件，按照 3 次 B 样条曲线的定义方式构造了基于 4 点分段的组合曲线。基函数具有全正性，其同时包含 3 次 Bernstein 基函数和所有由内部节点重复度均为 1 的节点向量所确定的 3 次 B 样条基函数作为特例。曲线段具有保凸性、端点位置以及形状可调性，其同时包含 3 次 Bézier 曲线和 3 次 B 样条曲线段作为特例。组合曲线的定义方式自动保证了其整体 G2 连续，将部分参数取特定值，即可使其端点插值、端边相切，此时其中依然存在用于调整内部形状的独立参数。按一定规则选取组合曲线中的参数，即可重构 C2 连续的 3 次 B 样条曲线。

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基于伸缩因子的 toric-Bézier 曲线自由变形

王涵 , 朱春钢

2022, 43(6): 1070-1079. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061070

摘要 ( 36 )

PDF(693KB) ( 58 )

为了得到理想的几何变形效果，将伸缩因子和 toric 退化理论作用到 toric-Bézier 曲线上，最终实现曲线的自由变形。首先给定提升函数构造出带参数 t 的权因子集，从而得到带参数 t 的 toric-Bézier 曲线；然后选取变形中心、变形区间以及变形区间边界光滑度，根据控制函数 f (t)的选取原则选取适当的控制函数，确定伸缩因子进而构造出变形矩阵，再将其作用到上述带参数 t 的 toric-Bézier 曲线上；最后，当 t 趋于无穷大时，得到目标曲线，实现 toric-Bézier 曲线的自由变形，通过交互改变控制参数，可达到预期的变形效果，并可给出 toric-Bézier 曲线的变形动画演示。实验表明，该技术计算简单、易于控制，可兼顾整体与局部对曲线进行自由变形，具有可调性和预见性，叠加使用可得到丰富的变形动画效果，适用于几何造型和计算机动画等领域。

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基于参考图像的原子模型渲染方法

吴晨 , 曹力 , 秦宇 , 吴苗苗 , 顾兆光

2022, 43(6): 1080-1087. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061080

摘要 ( 29 )

PDF(4929KB) ( 44 )

伴随着生物学的发展与纳米电子器件仿真技术的进步，原子结构在现代化科技领域发挥至关重要的作用。原子结构的复杂细节使得渲染效果受光源位置影响较大，导致了原子模型渲染工作的困难。基于此，提出了一种基于参考图像的原子模型渲染方法，计算出参考图像的光照参数用于原子模型的渲染。首先，通过改变光源位置，利用 POV-Ray 脚本实现不同光源角度下的批量模型渲染，采集光源位置参数及渲染图像得到对应光源位置的渲染图像数据集；接着，以残差神经网络为主干设计光源估计网络，并在网络中嵌入注意力机制提升网络准确性，使用优化后的光源估计网络对数据集进行训练，回归光源位置参数；最后将训练好的卷积神经网络应用于参考图像的渲染参数估计中，利用渲染参数渲染目标模型。实验结果显示。通过网络预测的参数与真实照明参数误差极小，具有高度可靠性。

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面向数控加工仿真的实体差集快速绘制方法

冯子延, 吴蕊呈, 伯彭波

2022, 43(6): 1088-1095. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061088

摘要 ( 46 )

PDF(2428KB) ( 53 )

为了提升数控加工仿真速度，提出一种实体差集快速绘制方法。通过对参与运算的实体进行空间分割，实现基于图元的绘制，达到降低问题规模，快速生成实体布尔差绘制图像的目的。通过对视景体进行相应分割，减少绘制序列中刀具扫描体数目和基本图元的重复绘制，提升绘制效率。同时，子视口的数据在绘制过程中具有独立性，便于子视口内的图像的并行生成。实验验证了该方法能达到数控加工仿真的实时绘制，并对该算法中的各个参数进行了分析和试验验证,给出了几个工业零部件的加工仿真结果。

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AC-HAPE3D：基于强化学习的异形填充算法

朱鹏辉, 袁宏涛, 聂勇伟, 李桂清

2022, 43(6): 1096-1103. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061096

摘要 ( 57 )

PDF(1112KB) ( 62 )

在 3D 打印、快递物流等领域，需要将形状各异的零件或货物在限定的空间中摆放，称为异形填充。给出一种摆放方案，以便将尽可能多的多面体放入给定容器；或者一批物体紧密地摆放，使得占用体积最小，则称为异形填充问题。这是个 NP 问题，很难高效求解。基于此，研究在一个可变维度的三维容器内摆放给定的一组多面体，使得打包后容器的可变维度最小。并提出一个基于强化学习的算法 AC-HAPE3D，利用启发式算法 HAPE3D 将问题建模为马尔可夫过程，再利用基于策略的强化学习方法 Actor-Critic 进行学习。同时用体素来表示容器和多面体，从而简化状态信息的表达，并用神经网络表示价值函数和策略函；为了解决状态信息长度以及动作空间可变的问题，采取遮罩的方法来屏蔽部分输入和输出，并且引入 LSTM 来处理变长的状态信息。在 5 个不同的数据集进行的实验表明算法能够取得较好的结果。

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误差有界的低扭曲非结构 T 样条曲面拟合

关启超, 刘浩, 王远成, 傅孝明

2022, 43(6): 1104-1113. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061104

摘要 ( 48 )

PDF(4928KB) ( 54 )

为了计算对于任意复杂拓扑拟合域的低扭曲、满足拟合误差阈值和较少控制点的非结构 T 样条拟合曲面，提出了一种逐步求解的方法。首先，生成与拟合域具有相同拓扑的多立方体作为参数域，通过多次重参数化过程优化待拟合表面和参数域之间的对应关系，得到一个适用于获得低拟合误差样条曲面的低扭曲映射。与此同时，利用非结构 T 样条局部细分的性质对不满足拟合误差阈值的区域进行自适应局部细分，得到满足拟合误差阈值的低扭曲样条曲面。接下来，提出一种删除冗余控制顶点的拟合曲面简化策略，在满足拟合误差阈值和低扭曲的基础上删除冗余的控制顶点，得到控制顶点数量较少的误差有界的低扭曲非结构 T 样条拟合曲面。在各种复杂模型上证明了此方法的有效性。与最新的方法相比，该方法以更少的控制顶点实现了更低的参数化扭曲。

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基于圆堆砌的纹理生成方法

何科雨, 陈中贵

2022, 43(6): 1114-1123. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061114

摘要 ( 50 )

PDF(8817KB) ( 46 )

人造的装饰性纹理在人们的生活中得到了广泛地应用。传统的基于实例的纹理生成方法首先会在目标区域放置一些很小的图元，然后通过迭代的方式让这些图元增长，最后填充整个目标区域。在迭代的过程中相邻的图元之间会发生交叉与覆盖，因此需要对图元做变形、裁剪或其他处理，然而这种处理方式往往会花费大量的时间。基于过程化的方法通过设计很多结构复杂的规则，在二维平面生成具有丰富层次的纹理，但这种方法比较难拓展到三维空间。本文提出了一种基于圆堆砌的纹理生成方法，可以生成二维或三维的纹理。圆堆砌问题属于 NP-hard 问题，本文将该问题转换成一个最优化问题，从而能够快速近似求解，求解出圆堆砌后就可以在圆上定义规则来对圆形进行填充或替换以生成纹理。由于采用的是设计规则的方式生成纹理，该方法可以避免图元之间发生的交叉覆盖的问题。

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多尺度注意力融合和抗噪声的轻量点云人脸识别模型

郭文, 李冬, 袁飞

2022, 43(6): 1124-1133. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061124

摘要 ( 64 )

PDF(1114KB) ( 84 )

在低质量点云人脸数据集上，判别性特征的提取和模型对噪声的鲁棒性是解决点云人脸识别问题的关键。针对现有轻量点云人脸识别算法不能充分提取判别性特征和数据集中存在大量噪声而影响模型训练的问题，设计轻量高效的网络模型，提出了基于多尺度注意力融合和抗噪声的自适应损失函数的点云人脸识别算法。首先通过不同卷积模块获得不同感受野大小的特征图。然后进行多尺度的注意力特征提取，并使用高层的注意力权重来引导低层注意力权重的生成，最后进行通道融合得到多尺度融合的特征，提升了模型捕获人脸细节特征的能力。其次，根据低质量点云人脸图像的噪声信息特点，设计了一种新颖的抗噪声的自适应损失函数(anti-noise adaptive loss)，以应对数据集大量噪声对模型训练过程中可能造成的负面影响，提升模型的鲁棒性和泛化能力。在开源数据集 Lock3DFace 和本文提出的 KinectFaces 数据集上的实验结果表明，与当前的主流算法相比该算法模型在低质量点云人脸识别任务中具有更好的识别效果。

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基于语义分割引导的三维目标检测

崔振东, 李宗民, 杨树林, 刘玉杰, 李华

2022, 43(6): 1134-1142. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061134

摘要 ( 102 )

PDF(9324KB) ( 73 )

三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中，三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与 RGB 图像信息，对周围物体进行检测，从而为车辆规划下一步的行进路线。因此，通过三维目标检测实现对周边环境的精准检测与感知是十分重要的。针对三维目标检测技术中随机采样算法导致前景点丢失的问题，首先提出了基于语义分割的随机采样算法，通过预测的语义特征指导采样过程，提升了前景点的采样比重，进而提高了三维目标检测精度；其次，针对三维目标检测定位置信度与分类置信度不一致的问题，提出了 CL 联合损失，使得网络倾向于选择定位置信度与分类置信度都高的 3D 候选框，避免了传统的 NMS 仅考虑分类置信度所带来的歧义问题。在 KITTI 三维目标检测数据集进行了实验，结果表明，该方法能够在简单、中等、困难 3 个难度下均获得精度的提升，从而验证了其在三维目标检测任务中的有效性。

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基于图像分解和相对全变分的图像平滑

刘业朋, 杨得志, 李思远, 张帆, 张彩明

2022, 43(6): 1143-1149. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061143

摘要 ( 111 )

PDF(15833KB) ( 113 )

图像平滑旨在去除图像中纹理细节信息的同时保留重要的结构边缘，因此如何正确区分二者成了图像平滑的关键。梯度作为计算图像变化速度的重要指标是区分结构边缘和纹理细节的有效度量，但不同图像以及同一图像不同区域中的纹理和边缘的梯度差异并非固定不变的。为了能够有效识别结构边缘和纹理细节，提出了基于图像分解和相对全变分的图像平滑方法。为了扩大结构边缘和纹理细节之间的差异，实现在尽可能不改变结构边缘的前提下降低纹理细节的梯度，以多方向的梯度为约束对图像进行分解，提取图像的平滑成分。在特定尺度下，基于图像的区域结构差异，采用相对全变分方法，在保留结构边缘的同时去除该尺度下的纹理细节。通过迭代优化，不断调整图像区域尺度，实现对不同尺度纹理细节的逐步去除。与现有算法相比，新方法在有效地去除纹理细节和完整地保留结构边缘方面都具有较好的视觉效果。

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多尺度模态感知在文本指代实例分割中的研究与应用

刘静 , 胡永利 , 刘秀平 , 谭红臣 , 尹宝才

2022, 43(6): 1150-1158. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061150

摘要 ( 70 )

PDF(6581KB) ( 83 )

文本指代实例分割(RIS)任务是解析文本描述所指代的实例，并在对应图像中分割出该实例，是计算机视觉与媒体领域中热门的研究课题。当前，大多数 RIS 方法基于单尺度文本/图像模态信息的融合，以感知指代实例的位置和语义信息。然而，单一尺度模态信息很难同时涵盖定位不同大小实例所需的语义和结构上下文信息，阻碍了模型对任意大小指代实例的感知，进而影响模型对不同大小指代实例的分割。对此，设计多尺度视觉-语言交互感知模块和多尺度掩膜预测模块：前者增强模型对不同尺度实例语义与文本语义之间的融合与感知；后者通过充分捕捉不同尺度实例的所需语义和结构信息提升指代实例分割的表现。由此，提出了多尺度模态感知的文本指代实例分割模型(MMPN-RIS)。实验结果表明，MMPN-RIS 模型在 RefCOCO， RefCOCO+和 RefCOCOg 3 个公开数据集的 oIoU 指标上均达到了前沿性能；针对文本指代不同尺度实例的分割，MMPN-RIS 模型有着较好的表现。

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融合动作特征的多模态情绪识别

孙亚男, 温玉辉, 舒叶芷, 刘永进

2022, 43(6): 1159-1169. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061159

摘要 ( 180 )

PDF(867KB) ( 125 )

近年来，利用计算机技术实现基于多模态数据的情绪识别成为自然人机交互和人工智能领域重要的研究方向之一。利用视觉模态信息的情绪识别工作通常都将重点放在脸部特征上，很少考虑动作特征以及融合动作特征的多模态特征。虽然动作与情绪之间有着紧密的联系，但是从视觉模态中提取有效的动作信息用于情绪识别的难度较大。以动作与情绪的关系作为出发点，在经典的 MELD 多模态情绪识别数据集中引入视觉模态的动作数据，采用 ST-GCN 网络模型提取肢体动作特征，并利用该特征实现基于 LSTM 网络模型的单模态情绪识别。进一步在 MELD 数据集文本特征和音频特征的基础上引入肢体动作特征，提升了基于 LSTM 网络融合模型的多模态情绪识别准确率，并且结合文本特征和肢体动作特征提升了上下文记忆模型的文本单模态情绪识别准确率，实验显示虽然肢体动作特征用于单模态情绪识别的准确度无法超越传统的文本特征和音频特征，但是该特征对于多模态情绪识别具有重要作用。基于单模态和多模态特征的情绪识别实验验证了人体动作中含有情绪信息，利用肢体动作特征实现多模态情绪识别具有重要的发展潜力。

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人脸识别任务驱动的低光照图像增强算法

范溢华 , 王永振 , 燕雪峰 , 宫丽娜 , 郭延文 , 魏明强

2022, 43(6): 1170-1181. DOI: ：10.11996/JG.j.2095-302X.2022061170

摘要 ( 202 )

PDF(3417KB) ( 129 )

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制，导致图像整体偏暗、视觉效果不佳，降低了下游视觉任务的性能，从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动，提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法 Low-FaceNet。Low-FaceNet 主干采用基于 U-Net 结构的图像增强网络，引入特征保持、语义分割和人脸识别 3 个子网络辅助图像增强网络的训练。使用对比学习范式可以使得真实世界大量非成对的低光照和正常光照图像作为负/正样本，提高了真实场景的泛化能力；融入高阶语义信息，可以指导低阶图像增强网络更高质量地增强图像；任务驱动可以增强图像的同时提升人脸识别的准确率。在多个公开数据集上进行验证，可视化与量化结果均表明，Low-FaceNet 能在增强图像亮度的同时保持图像中各种细节特征，并有效地提升低光照条件下人脸识别的准确率。

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图形图像积分与微分不变量的构造与应用

墨瀚林, 郝优, 郭锐, 郝宏翔, 张贺, 李琪, 李华

2022, 43(6): 1182-1192. DOI: ：10.11996/JG.j.2095-302X.2022061182

摘要 ( 43 )

PDF(2227KB) ( 35 )

作为图形图像数据的常用特征，微分不变量和以矩不变量为代表的积分不变量在计算机视觉、模式识别和计算机图形学等领域扮演了重要角色。在过去二十年中，本研究团队利用基本生成函数构造了灰度图像、彩色图像、向量场、点云、曲线和网格曲面等图形图像数据在几何变换、颜色变换、图像模糊和全变换下的矩不变量；证明了仿射变换下几何矩不变量与微分不变量之间满足同构关系，提出了一种获取仿射微分不变量的简单方法，并进一步得到了射影变换和莫比乌斯变换下图形图像的微分不变量；为了增强深度神经网络对常见图形图像变换的不变性，探索了如何将图形图像不变量引入深度神经网络模型。系统回顾与总结了上述工作，简要介绍了如何使用基本生成函数构造图形图像在仿射变换下的几何矩不变量与微分不变量，分析了图形图像不变量的典型应用场景及优缺点，并对未来的研究进行了展望。

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基于视觉信息积累的行人重识别网络

耿圆, 谭红臣, 李敬华, 王立春

2022, 43(6): 1193-1200. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022061193

摘要 ( 63 )

PDF(1418KB) ( 76 )

在以往的行人重识别方法中，绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习，却忽视了非注意力区域对最终特征学习的影响，如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习，可进一步丰富最终的行人特征，有利于行人身份信息的准确识别。基于此，提出了视觉信息积累网络(VIA Net)，该网络整体采用两分支结构，一个分支倾向于学习图像的全局特征，另一个分支则拓展为多分支结构，通过结合注意力区域和非注意力区域的特征逐步加强局部特征的学习，实现视觉信息的积累，进一步丰富特征信息。实验结果表明，在 Market-1501 等行人重识别数据集上，所提出的 VIA Net 网络达到了较高的实验性能；同时，在 In-Shop Clothes Retrieval 数据集上的实验证明：该网络也适用于一般的图像检索任务，具有一定的通用性。

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2022年总目次

2022, 43(6): 1201-1204.

摘要 ( 56 )

PDF(331KB) ( 49 )

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2022年第6期样刊

2022, 43(6): 1205.

摘要 ( 26 )

PDF(95247KB) ( 43 )

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