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虚拟现实专题
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  • 虚拟现实专题
    吴斌,孙显,王宏琦,付琨

    从图像中重建的三维体素模型通常存在噪声和建筑物结构不完整的问题,分层边缘拟合方法为解决该类问题提供了一种思路,然而实际场景中建筑物横截面轮廓复杂多样。为此,提出一种两步式由粗到细的边缘拟合算法,在层图像上拟合建筑物横截面轮廓。利用分层投影方法将三维模型投影到二维层图像上,并采用一种结合上下文信息的基于密度的聚类方法去除场景中的噪声,通过形状分类和形状拟合得到平面轮廓的精细拟合结果。最终的三维模型由层图像上边缘拟合结果组合而成。实验结果表明,与最初重建的模型相比,该方法可使精确的建筑物模型更加规则完整且几乎没有噪声,同时大幅减少存储空间。

  • 虚拟现实专题
    吴小竹,陈崇成,刘先锋,李界光,方莉娜
    三维虚拟旅游系统通常以提供沉浸式游览体验为主要目的,不能提供关于旅程的信息服务,难以满足用户的个性化需求。为此,提出基于IBeacon低功耗蓝牙通信技术的室内定位方法,在室内文化游览设施中提供室内定位和自动导览功能。该方法基于RSSI测距原理和平面投影的三维空间定位技术,支持通过手机接收IBeacon蓝牙基站发射信号实现快速定位。结合IBeacon室内定位方法与在线三维虚拟旅游系统,形成虚实结合、线上线下一体化的文化旅游虚拟导览系统,为游客提供线上虚拟体验、线下实时定位和基于位置的信息服务。应用结果表明,该系统的室内定位速度较快且精度满足应用要求,可为游客提供良好的旅游体验。
  • 虚拟现实专题
    娄达平,王晓东,富显祖,章联军
    针对虚拟视点绘制中出现的伪轮廓和空洞问题,提出一种改进的虚拟视点绘制算法。根据深度信息标记出深度图像的不可信区域,通过多阈值图像分割技术对图像进行分割处理,利用三维图像变换生成虚拟视点图像,并采用局部中值滤波消除目标图像中存在的细小空洞。对绘制出的两幅图像进行融合处理,并应用图像修复法填充剩余的空洞。实验结果表明,该算法能获得的虚拟视点图像质量较高,同时与MPEG提供的虚拟视点绘制标准参考软件相比,生成的虚拟视点PSNR值提高了0.74 dB。
  • 虚拟现实专题
    周洪,任正涛,胡文山,雷忠诚

    针对当前某些高校自动化专业实验教学设备资源不足与利用率低的问题,基于网络化控制系统实验室架构,将三维虚拟现实技术、远程控制技术等多项技术结合,以双容水箱为对象,通过三维建模与渲染、数学建模、系统集成等步骤,设计并实现一套虚拟远程实验系统。双容水箱实验结果表明,该系统能实现实验教学设备共享,使学生具有强烈的沉浸感与现场感,并且虚拟和远程实验结果可以进行相互验证,个性化的监控界面能提供更好的用户体验。

  • 虚拟现实专题
    刘玮,王新梅,魏龙生
    智能车辆道路环境感知中道路目标的准确快速检测,是智能车辆安全辅助驾驶和自动驾驶中的难点。为此,在整体视觉结构模型的基础上,模拟人体由局部到整体的认知机理,并基于原目标局部模型引入结构化信息及概率统计模型,得到更具姿态和尺度适应性的整体视觉结构模型。该模型在弱标注训练样本的基础上可实现目标局部特征区域的自动标注功能,从而获得更具特征描述性的目标特征。实验结果表明,该模型可实现道路典型目标的高检测率和低误码率,且算法效率与经典算法相比有所提高。
  • 虚拟现实专题
    向长风,徐圆,朱群雄
    针对当前手机导航应用在景区定位精度较低,以及已有地图匹配算法主要面向智能交通系统的问题,提出一种基于评分规则的动态地图匹配算法。该算法考虑道路宽度,扩展线型道路建模方法,在统计概率的地图匹配方法基础上,采用动态阈值适应复杂定位环境。利用距离、拓扑关系和动态置信区间计算候选路段,使用累计评分的方法进行道路选择。实验结果表明,该算法在校园导航手机的应用中,道路识别正确率达到89.3%,相对点-线最近距离法提高18.4%,比当前地图应用提高10%。在景区导航服务中,能有效提高道路识别率,提升定位精度,改善地图显示效果。
  • 虚拟现实专题
    孙利

    现有的人体运动建模方法无法应用于一般非线性非高斯情况下的人体运动。针对上述不足,以马尔科夫模型为基础,提出一种改进的人体运动建模方法。利用自回归(AR)树表示人体运动预测的马尔科夫过程,对AR树进行扩展,引入动态森林模型(DFM),给出DFM的训练和正规化方法,实现对人体运动的准确建模。实例研究结果表明,DFM在各种场景下的性能均优于其他基准算法及隐马尔科夫模型和高斯过程动态模型,且计算效率较高。

  • 先进计算与数据处理
    陈婷婷,黄春兰,吴胜利
    近年来在信息检索领域研究人员提出了多种支持结果多样化的排名算法,但还没有相关文献对这些算法的性能进行系统的分析和比较。为此,在数据融合排名算法CombSum的基础上,提出一种同时考虑文档相关性和多样性的排名算法CombSumDiv,并将其与xQuAD和PM2这2种显式排名算法进行性能比较。在TREC多样性任务提供的查询数据集和ClueWeb09B数据集上的实验结果表明,CombSumDiv查询性能较优、xQuAD次之、PM2较差,且3种算法均具有较强的稳定性及抗干扰能力。