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公开(公告)号：CN109063555A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810667478.8
申请日：2018-06-26
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/00268 , G06K9/46 , G06K9/6234 , G06K9/629 , G06K2009/4695
Abstract: 本发明公开一种基于低秩特征和稀疏表示比较分类的多姿态人脸识别方法。本发明首先通过对偶低秩分解方法对输入人脸图片进行降维分解优化，得到去除了姿态结构的第一型低秩特征；其次结构化不相关的低秩分解，通过增广拉格朗日乘子法ALM进行交替迭代求解获得第二型低秩特征；最后基于稀疏表示的残差对比分类：如果两种特征分类结果相同，则分类标签保持不变，若分类标签不相同时，则构建残差率对比模型，比较两种特征经过稀疏表示后的次最小残差与最小残差的差与最小残差的比值。选择两种特征中残差率较高的分类结果作为最终的分类类别。本发明使用的低秩分解方法和稀疏表示残差对比模型能够有效去除姿态结构对识别效果造成的干扰。
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公开(公告)号：CN108763668A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810463056.9
申请日：2018-05-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5086
Abstract: 本发明公开了基于细分技术与边界替换的齿轮模型区域参数化方法。具有复杂区域的图形模型很难做到高质量的参数化。本发明通过曲线分割方法降低各段曲线的凹凸程度，保证不会产生翻转的四边形网格模型，从而优化齿轮模型参数化的质量，并且满足了它在工程应用中对于等几何分析的有效性要求；之后通过对齿轮模型多边形边界平均距离值的修改，均匀边界顶点之间的距离，从而提高四边形网格的生成率；通过使用边界替换的方法保证齿轮模型的形状不会改变，光顺方法和C‑C细分方法的使用则在光滑度和连续性上对齿轮模型进行了优化，从而满足了工程应用对于等几何分析的光滑度和鲁棒性要求。
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公开(公告)号：CN108717493A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810486449.1
申请日：2018-05-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向结构化四边网格生成的二维区域自动分解方法。当前，针对复杂几何外形的结构化网格生成，主要依赖人工将复杂区域手动分解为规则的子区域，增加了出错的可能性。本发明步骤：建立分析实体对象的二维几何模型，并离散成三角形网格模型；根据几何边界约束建立二维几何模型内部区域光滑矢量场的控制偏微分方程，并采用边界元数值方法进行求解；建立与光滑矢量场对应的光滑标架场，并通过分析光滑标架场的奇异结构实现对二维几何模型的自动分解。本发明可以自动快速地获得任意复杂二维几何模型的高质量分区结果，为后续多块结构化四边形网格生成提供输入。
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公开(公告)号：CN107392968A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710579455.7
申请日：2017-07-17
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06T7/90 , G06K9/6223 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种融合颜色对比图和颜色空间分布图的图像显著性检测方法。通常的自下而上的图像显著性检测方法是利用图像的颜色、亮度、边缘等底层特征来计算。本发明综合图像底层颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图来得到最后的显著性图。首先根据SLIC超像素分割后的图像求取图像的颜色对比特征图，接着，利用K-Means聚类后的图像通过计算获得初步的颜色空间分布特征图，再映射到超像素分割图上，进而根据图像颜色的相似度来进一步优化颜色分布特征图。最后融合颜色对比特征图和优化后的图像颜色空间分布特征图得到最终的显著图。本发明能够在较低的时间复杂度内得到较准确、完整的显著图。
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公开(公告)号：CN104331916A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410479178.9
申请日：2014-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了基于模板的能量极小B样条曲线构造方法。能量极小的样条曲线的构造方法均需求解一个非线性优化问题，计算成本较高，不易于在CAD系统中实现及应用。本发明首先推导出能量极小曲线的控制顶点所需满足的基本约束方程，然后将该线性关系约束作为模板延伸到B样条曲线的整个控制多边形结构，最后通过求解系数矩阵得到所有待定控制顶点的位置。本发明利用模板技术实现能量极小曲线的高效构造，基本约束方程为线性方程，方法简单，易于实现，且利用该方法能非常方便地构造出具有连续的过渡曲线，并在几何设计中具有广泛的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119418942B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510025848.8
申请日：2025-01-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网格自适应切割与细分的虚拟手术仿真方法，首先对输入被切割物体四面体化，记录手术刀位置构成切割面。其次构造包围盒以及bsp树A，并标记拼接面和模拟表面，利用三角剖分生成公共切割线，得到模拟切割面。然后标记可移动顶点和不可移动顶点，根据胡克定律，求解新的顶点的位置，移动顶点对切割后的形状进行模拟，对局部区域进行重新四面体化和bsp细分，生成bsp树B与A合并。最后遍历所有bsp结点，对非四面体的结点，利用非四面体的重心进行四面体化，完成模拟切割，并进行优化。本发明对被切割的物体进行精准切割，提升切割平面的精确性，保证切割仿真的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN118735948A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410970095.3
申请日：2024-07-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于医学图像分割的无监督域适应方法，该方法首先扩充医学图像数据集的规模和多样性。其次利用对抗生成网络将数据集中源域图像转换为目标域风格，同时利用循环一致性损失确保转换后图像与原图在语义上一致。然后设计包含三个解码器分支的网络结构，利用训练后的三个解码器分支对目标域图像预测并融合，得到伪标签。最后用伪标签在目标域训练分割解码器，用训练好的目标域分割解码器对新的目标域图像进行预测，得到分割结果。本发明多层次缓解了域偏移，提高了模型自适应能力和泛化性，缓解域偏移导致的类别不平衡。
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公开(公告)号：CN118608548A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410658901.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架的平面区域高质量等几何参数化方法，具体步骤如下：步骤(1)利用给定边界信息计算区域的近似骨架结构，并进行简化，去除较短的骨架分支；步骤(2)根据骨架各个分支点及其在边界上的对应点对模型进行分块，分块流程分为分支点周围分块、中间分支分块、末端分支分块，并对其进行优化得到多块结构；步骤(3)使用离散Coons面片的方法得到各个拓扑分块内部控制点，并对相邻分块施加G1连续性约束。该方法给定复杂区域模型，能够对复杂区域模型进行拓扑分块，从而得到好的参数化结果。
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公开(公告)号：CN112257202B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011145501.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06T17/20 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了多内孔零件的基于神经网络的二维结构网格自动分解方法。现有分块结构化网格生成中人工环节的引入将大大降低网格生成效率。本发明首先制作用于神经网络学习二维区域分解的样本集，通过样本集中各网格点的位置信息以及各标架的标架向量标注信息训练神经网络模型；然后对待划分结构网格的多内孔零件的预测样本数据进行神经网络预测，利用神经网络预测的标架向量标注信息对预测样本数据进行处理，得到最终的区域分解数据；最后利用映射法生成待划分结构网格的多内孔零件的四边形网格。本发明能实现针对新模型的快速自动区域分解，对多内孔零件的快速、准确仿真分析具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117253091A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311305827.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于不平衡数据的乳腺癌影像多任务分类方法及系统，该方法首先获取超声乳腺癌影像和CT影像，构建数据集，并进行数据增强。其次使用平衡损失函数处理不同数量的乳腺癌类别，并把不同类别的乳腺癌影像的数量作为权重输入到损失函数中。然后构建特征提取模块，将二分类和六分类的网络均进行联合训练和解耦训练，把两个训练提取的特征融合进行分类，并使用增强后的图像进行测试，输出该乳腺癌影像中病灶区域良恶性的判断结果。本发明能够在更少的数据量下，更快地得到表现更好的模型，并使得网络模型对于特征的提取更加精准。
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