計算機輔助設計與圖形學學報最新期刊目錄

人機協同決策的異質多智能體路徑規劃————作者：李超超;邵文龍;呂培;王華;徐明亮;

摘要：針對路徑規劃研究中， 智能體的異質性和人的經驗與認知注入考慮不足的問題， 提出一種混合現實場景下的人機協同決策異質多智能體路徑規劃方法. 首先提出基于危險度引導點和RVO(reciprocal velocity obstacles)局部避碰的異質多智能體深度強化學習方法， 根據智能體的異質性進行全局引導和局部指導， 設置適用于異質智能體的獎勵函數， 解決了稀疏獎勵問題; 然后在基于混合現實的虛實智...

數字人面部表情遷移: 從人臉表示到表情遷移綜述————作者：包儀華;涂子奇;駱樂;劉越;翁冬冬;

摘要：綜述了數字人面部表情遷移技術的研究進展， 包括三維人臉表示、面部成分提取及表情遷移方法三個關鍵技術環節. 回顧了從顯式三維可變形模型到隱式神經網絡表達的技術演進， 分析了表情與身份信息分離、跨維度表情映射等關鍵挑戰. 指出當前技術主要面臨三維模型表現力有限、特征提取易受環境干擾、跨主體適應性不足等問題. 基于對大量文獻的分析評估， 提出應發展具備更強局部表達能力的可變形人臉建模方法， 探索基于卷積...

高度真實感表面材質逆向恢復方法綜述————作者：邢佑鑫;歐城睿;徐延寧;王璐;

摘要：大規模復雜三維場景的真實感渲染是三維動畫、數字人、虛擬現實、虛擬仿真、數字孿生、視頻游戲等領域中的關鍵技術之一， 而具備高度真實感的表面材質是三維渲染的重要基石， 其參數貼圖的準確性和精細程度決定了渲染結果的逼真程度. 文中根據使用設備和材質表示形式的不同， 將相關工作劃分為精密儀器測量、過程式節點圖材質制作和輕量級設備恢復3大類， 總結了表面材質逆向恢復方法的評估指標和能力. 首先介紹了基于精密...

自適應候選生成與多級域對抗的乳腺癌有絲分裂檢測————作者：王艷;唐奇伶;劉蓉;李廣昶;劉娜;

摘要：針對由于染色程序及掃描儀硬件的不統一， 用于檢測的乳腺癌病理圖像之間存在域偏移這一現象， 提出自適應候選生成與多級域對抗的乳腺癌有絲分裂檢測方法. 首先結合圖像級別與中心感知實例級別的域適應進行對抗訓練， 對齊物體相關的全局和前景區域特征; 然后針對有絲分裂小目標的檢測問題， 基于特征金字塔網絡設計多尺度粗細回歸方案， 利用動態錨點選擇策略和自適應卷積挖掘不同實例大小的潛在錨點， 實現候選區域自適...

TranECG: 基于Transformer的多導聯心電圖異常檢測————作者：奎曉燕;楊康康;孫贊博;李欽松;張敏;海澤儒;梁偉;鄒北驥;

摘要：心電圖是檢測心血管疾病最常用的工具之一. 然而， 心電圖分析高度依賴醫學專家的經驗， 導致分析效率低. 為此， 提出一種集成了Transformer與生成對抗網絡思想的異常檢測方法——TranECG. 首先， 將長序列心電圖數據分割成若干等距的心跳節拍數據; 然后， 采用基于生成對抗網絡的重建模型學習節拍數據的正常模式， 并生成相應的重建序列; 最后， 異常檢測模塊通過分析重建序列與原始序列的殘差...

基于多邊形控制網的通用NURBS曲面————作者：趙炳熒;李新;

摘要：廣義非均勻有理B樣條（GNURBS）是一種創新的幾何造型技術， 它將NURBS的概念擴展到能夠處理任意拓撲控制網. 針對傳統的GNURBS方法僅支持全四邊形控制網， 并且要求每個面的對邊節點距相同， 造型能力有限的問題， 提出一種GNURBS表示方法， 允許處理多邊形控制網， 且多邊形邊的節點距可以不同. 首先， 由Bézier提取得到分片雙三次Bézier曲面; 然后， 將部分面片升階到雙五次并...

一種基于多松弛LBM模型的邊界條件改進自由表面流體模擬方法————作者：曲清越;孫大琨;李帥;郝愛民;朱韶楠;高陽;

摘要：可視化流體仿真是計算機圖形學的重要研究方向. 其中基于格子玻爾茲曼方法(LBM)的自由表面流體以其準確性和高效性受到了廣泛關注. 針對現有方法在穩定性、流體細節捕捉、時間效率提升和邊界處理等方面存在的問題， 文中首先提出了基于自適應粘性的多松弛模型的自由表面LBM流體模擬方法， 相比單松弛模型可捕捉更多的流體細節; 其次， 針對現有自適應時間步長方法過度縮小時間步長的問題進行優化， 提出了靈活高效...

DL-Diff: 基于暗轉亮擴散模型的黑暗視頻增強方法————作者：王雨軒;邢楨;吳祖煊;姜育剛;

摘要：針對低光照視頻增強任務中細節恢復不足與時空一致性缺失的問題， 提出一種基于暗轉亮擴散模型的低光照視頻增強方法DL-Diff. 首先， 所提方法基于預訓練的潛在擴散模型構建基礎模型， 將低光照視頻增強任務轉換為有條件的視頻到視頻的生成任務; 其次， 設計協同工作的恢復組件與時序組件， 其中恢復組件實現黑暗視頻到正常光照視頻的映射， 時序組件則確保連續幀之間的時序一致性; 此外， 所提方法設計了一個多...

基于去噪擴散概率模型的隨機人體動作預測————作者：趙明富;趙月雯;宋濤;楊貽晨;岳岱衡;羅曼;

摘要：人體動作預測指根據給定的歷史動作序列預測未來的動作序列， 可以為智能監控、人機交互等應用提供預判依據， 然而動作的隨機性和不確定性導致動作預測十分困難. 針對目前大多數動作預測方法存在多樣性不足， 或者預測結果偏離動作合理區間的問題， 提出一種基于去噪擴散概率模型的隨機人體動作預測方法. 首先構建時空Transformer去噪擴散預測網絡， 其中， 空間Transformer模塊用于編碼關節嵌入，...

基于結構化4DGS模型的單目動態場景重建————作者：吳佳昂;劉渭濱;邢薇薇;

摘要：針對單目動態場景重建中隱式神經輻射場方法計算復雜、渲染效率低， 以及顯式3D高斯濺射重建方法在動態模糊與結構一致性方面的不足， 提出一種基于結構化4D高斯濺射的單目動態場景重建方法. 所提方法首先使用初始化點云生成錨點， 指導局部3D高斯分布建模， 根據多層級的錨點特征、視錐內的觀察方向與觀察距離， 實時預測局部神經高斯函數屬性; 使用錨點增長和修剪細化策略， 實現高效、高質量的動態場景渲染; 最...

基于掃掠體分解的六面體為主網格生成方法————作者：張澤宇;王瑞;沈淳;戰洪飛;余軍合;

摘要：在三維有限元分析中， 六面體網格因其分析精度高、收斂速度快等優勢， 被認為是理想的有限元體網格. 針對目前復雜三維模型六面體網格自動生成困難的問題， 提出一種基于掃掠體分解的六面體為主網格生成方法. 首先生成模型的高質量標架場， 支持掃掠體識別與掃掠網格生成; 然后基于標架場的奇異線與流線迭代識別潛在掃掠子塊， 構建符合掃掠方向的切割面; 最后基于標架場生成掃掠子塊的高質量掃掠網格， 采用合并法對...

面向教育領域的學習情感識別研究綜述————作者：喬熙茜;譚玉枚;宋樹祥;夏海英;

摘要：學習情感對學習效果具有重要影響， 積極的學習情感能加速學習進程. 當前， 學習情感識別領域已經涌現出許多優秀的研究成果， 對這些成果進行系統性的總結與剖析， 對于推動該領域研究的深入發展尤為重要. 首先針對學習情感的定義， 從情感分類、產生方式、測量方法和標注方法4個方面進行全面匯總; 然后分析和總結該領域內常用的學習情感數據庫和其對應的評估指標; 再深入分析單模態和多模態情感識別方法及優缺點; ...

基于水雷折紙擬合自由曲面的優化建模————作者：張奧;趙巖;

摘要：水雷折紙單元的形狀多樣性和靈活性使其能夠適應不同曲面， 實現復雜模型構建. 針對優化后水雷折紙的頂點容易偏離目標表面導致模型近似不夠精確， 以及水雷折紙折痕圖中水雷單元面積差異較大， 增加了折痕圖不規則性的問題， 提出基于水雷折紙技術的自由曲面建模方法. 在滿足可展和可平坦折疊約束的前提下， 采用基于多目標優化的數值逼近方法， 使得水雷網格更精確地貼合在目標表面; 利用等面積的水雷單元構建三維模型...

基于特征變換的自監督單目熱圖像深度估計————作者：曹明偉;李宏宇;孫登第;趙海峰;

摘要：基于編碼-解碼結構的自監督熱圖像深度估計在弱光場景中展現出了較高的準確性和可靠性. 然而， 受到熱圖像自身的物理特性(如較低的信噪比和有限的對比度)的影響， 基于編碼-解碼結構的熱圖像深度估計方法在網絡訓練過程中既難以生成有效的監督信號， 又難以準確地識別遠距離信息， 從而影響深度圖的精度. 針對上述問題， 提出一種基于特征變換的自監督單目熱圖像深度估計方法. 首先對編碼器提取的原始熱圖像特征進行...

基于深度學習的大規模室外場景Scan2BIM研究綜述————作者：莫洋;王晶;蔣海峰;張業星;曲柄宇;王雷;馮卓航;

摘要：當前， 大規模室外基礎設施的數字化需求持續擴大， 基于深度學習的自動掃描到建筑信息模型(scanning to building information modeling， Scan2BIM)通過卓越的特征學習能力和自動化流程顯著提升了建模精度和構建速度， 在結構復雜的室外場景重建中發揮了關鍵作用. 文中介紹了Scan2BIM的4大核心模塊及其相關研究進展. 其中， 針對3D點云獲取模塊， 從采集...

一種融合多尺度與局部特征增強的實時圖像去霧算法————作者：王永振;曾俊偉;孫杰;劉恒;

摘要：圖像去霧是計算機視覺領域一個經典且具有挑戰性的任務， 常應用于自動駕駛、戶外監控等易受外界環境干擾的場景， 作為一種預處理手段保證下游視覺系統功效的正常發揮. 為了實現對霧天圖像的實時處理， 提出一種融合多尺度與局部特征增強的圖像去霧算法. 首先設計了一個輕量化特征提取模塊， 在提取圖像局部特征的同時減少網絡計算量， 提升模型運行效率; 此外考慮到不同尺度特征包含的語義信息可以幫助模型獲取更具辨別...

時空復用的路徑空間濾波快速繪制算法————作者：牟紀千;宋瀅;

摘要：在以間接光照占據主導地位的場景中， 路徑空間濾波方法可以用低樣本采樣獲取較高質量的圖像， 導致過多的關注空間相關性而忽略了時間相關性， 并且局部的路徑重用在繪制鏡面材質時會產生較強的像素間相關性. 鑒于此， 依托路徑圖方法， 利用時域以及空域中的樣本以迭代的方式來改進場景中的輻射度估計， 提出一種時空復用的路徑空間濾波快速繪制算法. 首先記錄標準前向路徑追蹤中的信息， 提出基于抖動聚類的方式構建路...

骨架引導的三維網格模型顯著性檢測————作者：趙沖;王文成;侯飛;

摘要：針對三維網格模型顯著性檢測效率與精度提升問題， 提出一種骨架引導的高效檢測方法. 基于骨架端點、彎曲點和關節點與顯著性區域的對應關系， 用以識別候選區域并剔除非顯著區域的檢測以降低計算量; 結合骨架對于模型的全局性表達特性以進行不同尺度下的顯著性檢測; 最后與模型簡化相結合以支持大規模模型的有效處理. 在Schelling和斯坦福數據集上的實驗表明， 與mesh saliency、頻譜檢測、MRS...

一種基于自校準知識蒸餾的低照度圖像增強方法————作者：江澤濤;李堃;黃欽陽;廖培期;李申慶;

摘要：低照度圖像增強是計算機視覺領域重要研究內容之一. 為了顯著減少模型的參數量并有效地抑制噪聲和增強圖像細節， 提出一種基于自校準知識蒸餾的低照度圖像增強方法——SCKD. 首先將異構的知識蒸餾與Retinex理論相結合， 提出Retinex-KD框架， 通過規范化教師網絡蒸餾條件與學生模型增強步驟， 引導教師模型將亮度、色彩和紋理等細節信息傳遞給學生模型， 提升增強細節; 然后提出低照度增強學生網絡...

目標尺度自適應Transformer的圖像彩色化方法————作者：黃文韜;桂彥;潘祖望;

摘要：針對主流的基于Transformer的彩色化方法僅關注圖像的全局上下文建模， 對圖像場景中目標尺度信息的有效性研究較少的問題， 通過構建一個端到端學習的編碼-解碼網絡， 提出一種目標尺度自適應Transformer的灰度圖像彩色化方法. 在編碼器部分采用目標尺度自適應Transformer塊， 利用縮放因子自適應地選取模塊， 捕獲目標尺度信息和計算注意力層的縮放因子， 實現目標尺度自適應的注意力計...

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