免疫进化子波网络及其学习算法

本文首次对子波神经网络的分类机理进行了详细地研究,在此基础上将免疫进化算法与子波神经网络相集成,并提出了免疫进化子波网络模型及其学习算法.其中,免疫进化算法是一种集免疫机制和进化机制于一体的一种新的全局并行算法,它可以通过对进化环境的自适应和自学习,有针对性地抑制由原进化算子操作的盲目性而引起的退化现象.理论分析和用于双螺旋线分类的仿真结果表明,免疫进化子波网络不仅是可行的,也是十分有效的.由于免疫进化算法本身所固有的并行运算规则、智能搜索方式和概率判断准则,从而有利于弱化子波网络的应用条件,加强其联想记忆和信息处理的能力.     

基于几何特征的血管快速重建算法

针对X光造影图像中血管三维重建的特殊性,提出了基于血管几何特征的快速重建算法。该算法依据双目视觉的重构原理,按照一定的顺序,选择并匹配具有分叉,转折,末梢等几何特征的点作控制点。使得连接控制点的血管可以简化成一条具有一定宽度的线段。提取并生成各个控制点的三维信息,然后采用“化曲为直,多线逼近”的方法进行三维绘制。达到了快速、简便、数据量小、精度可控性高的效果。非常适合成像质量有限的X光造影图像中血管这类线形几何体的重建。最后在微机平台上,通过实际测试验证了上述优点。     

基于精确主轴分析及ICP的三维人脸配准

论文提出了一种基于精确主轴分析的三维人脸预配准方法。利用人脸在其主轴坐标系下均呈相同的正面姿态的特点,通过将标准模型和待配准模型都转换到其主轴坐标系下,来实现三维人脸模型的预配准,然后使用ICP方法进行精确配准。实验证明,所提方法具有良好的姿态鲁棒性和噪声鲁棒性。