信息见解引导的可视化推荐 被引量：2

1

作者 陈滨 张钰涵 胡瑞珍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期135-145,共11页

对高维数据的探索和分析需要在数据中提取有价值的信息见解并生成合适的可视化图表.为降低生成有效图表的门槛,以信息见解为中心自动生成可视化图表,提出一个可视化推荐框架,包含数据片段推荐和视觉编码推荐2部分.在数据片段推荐中,相... 对高维数据的探索和分析需要在数据中提取有价值的信息见解并生成合适的可视化图表.为降低生成有效图表的门槛,以信息见解为中心自动生成可视化图表,提出一个可视化推荐框架,包含数据片段推荐和视觉编码推荐2部分.在数据片段推荐中,相比现有方法使用单一指标,所提框架结合多种分析方法和机器学习算法进行信息见解的挖掘和数据片段的排序,为用户推荐信息见解丰富的数据片段;在视觉编码推荐中,该框架结合规则和机器学习方法,基于信息见解的特征建立视觉编码映射,并对图表中的关键信息进行高亮以增强用户的理解.在图表类型预测任务中,使用用户绘制的真实可视化图表数据进行实验的结果表明,所提框架比现有方法具有更高的预测准确率;用户调查的结果则证明,该框架能帮助用户更好、更快地了解一个陌生的数据表格中蕴含的关键信息. 展开更多

关键词 信息可视化 可视化推荐 信息见解 可视分析

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结合对比学习的三维点云主动标注方法

2

作者 杨国庆 赖文韬 黄惠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1664-1673,共10页

针对当前基于深度学习的点云理解任务需要大量标注数据但数据标注极为消耗成本的现实问题,提出一种基于对比学习预训练的点云主动筛选点云标注方法.通过交替运行对比学习预训练特征提取与主动学习选择模块,在未标注数据中筛选最有代表... 针对当前基于深度学习的点云理解任务需要大量标注数据但数据标注极为消耗成本的现实问题,提出一种基于对比学习预训练的点云主动筛选点云标注方法.通过交替运行对比学习预训练特征提取与主动学习选择模块,在未标注数据中筛选最有代表性的样本进行标注,从而在有限的标注成本下获得最佳性能的点云理解模型.首先基于对比学习的自监督范式进行预训练;然后固定模型参数,利用该模型对未标注点云提取特征,通过设计基于不确定性和特征多样性的指标,从中选择代表性数据进行标注.在点云分类以及分割等任务中,验证了所提方法的有效性;在ModelNet40数据集上的实验结果表明,该方法可有效地提高模型在弱监督下的表现,与随机选择数据进行标注的方法相比,可以提高20%以上的准确率,在接近10%的数据标注下最终达到73%的准确率;在ShapeNet数据集上的实验结果证明,该方法对于分割任务也有较好的表现,在1000组标注数据下取得了91%的精度,接近于监督训练水平. 展开更多

关键词 点云理解 对比学习 主动标注 弱监督训练

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全局结构引导的人造物体参数化基元检测

3

作者 陈柱瀚 黄惠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1769-1779,共11页

点云是表达三维数据的常见形式,点云数据提取出的几何基元能够帮助人们快速地理解并处理场景信息,也方便后续其他任务的开展.为了更好地利用人造物体中普遍存在的全局结构关系,增强基元检测过程中全局结构的正向引导,提出参数化基元检... 点云是表达三维数据的常见形式,点云数据提取出的几何基元能够帮助人们快速地理解并处理场景信息,也方便后续其他任务的开展.为了更好地利用人造物体中普遍存在的全局结构关系,增强基元检测过程中全局结构的正向引导,提出参数化基元检测网络——RelationNet,包括2个子模块.首先,为了更好地编码三维点与其所在基元的结构关系,通过空间偏移预测模块预测三维点所在基元中心的偏移向量,提升点对其所在基元的位置感知能力,为后续分割任务提供更多的特征依据;其次,人造物体的基元与基元之间常常具有如平行、垂直、轴对齐等结构关系,为了更好地利用这些关系实现对几何基元检测结果的改进,还包含全局结构关系提取模块,利用基元拟合后获得的参数判断各个基元之间的结构关系,并通过设置相应的损失函数对提取到的结果进行引导监督.在大型ABC数据集与基元监督拟合(SPFN),ParseNet等主流算法进行对比的实验结果表明,RelationNet在基元分割和基元分类任务上的MIoU分别达到85.32%和90.10%,与当前先进方法相比有明显的效果提升. 展开更多

关键词 几何基元检测 全局结构关系 参数化

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感知性与和谐度引导的多图表协同配色优化 被引量：1

4

作者 王晖 胡瑞珍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期815-825,共11页

针对在可视化过程中出现的具有相同类别对应关系的多个图表需要保持配色一致的问题,提出多图表协同配色优化,从感知性与和谐度2个方面提出感知性与和谐度引导的多图表协同配色优化方法.给定调色板和多图表数据后,对调色板的质量进行评估... 针对在可视化过程中出现的具有相同类别对应关系的多个图表需要保持配色一致的问题,提出多图表协同配色优化,从感知性与和谐度2个方面提出感知性与和谐度引导的多图表协同配色优化方法.给定调色板和多图表数据后,对调色板的质量进行评估,若给定的调色板质量较高,则对其颜色分配方案直接进行优化;否则,先对调色板进行优化,再对其颜色分配方案进行优化.多项用户调研结果证明,该方法能够在保证多图表配色统一的前提下提升配色结果的质量. 展开更多

关键词 配色优化 感知性 和谐度 遗传算法

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透明物体的三维重建综述 被引量：5

5

作者 吴博剑 黄惠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期173-180,共8页

透明物体的三维重建一直以来都被认为是很有挑战性的问题.不同于传统重建算法对物体表面的漫反射属性假设,因为透明物体与光线之间存在复杂的,如反射和折射等,与视角相关的光学效应,将导致传统重建算法无法直接应用在透明物体上.文中简... 透明物体的三维重建一直以来都被认为是很有挑战性的问题.不同于传统重建算法对物体表面的漫反射属性假设,因为透明物体与光线之间存在复杂的,如反射和折射等,与视角相关的光学效应,将导致传统重建算法无法直接应用在透明物体上.文中简要介绍透明物体的三维重建相关研究,围绕从X恢复形状、反向渲染技术、断层摄影技术和直接光线测量这4个方面回顾了近些年来的主要研究工作,分析并指出当前工作的优缺点以及不同的应用环境,展示了这一挑战性问题的研究现状和发展趋势,并探讨了未来有潜力的研究方向. 展开更多

关键词 透明物体 三维重建 折射定理 光线与像素对应关系 光线与光线对应关系

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基于序列操作数据的元素布局预测 被引量：1

6

作者 李应金 徐鹏飞 黄惠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期1923-1935,共13页

创建规则的元素布局在许多场景下是常见的任务.用户在完成该任务的时候往往需要进行大量烦琐的元素操作.针对该问题,提出了一种布局预测方法以协助用户高效地创建规则元素布局.从SmartDraw中选取30组流程图模板作为基础数据集并进行数... 创建规则的元素布局在许多场景下是常见的任务.用户在完成该任务的时候往往需要进行大量烦琐的元素操作.针对该问题,提出了一种布局预测方法以协助用户高效地创建规则元素布局.从SmartDraw中选取30组流程图模板作为基础数据集并进行数据增强,以视觉图像和属性编码2种形式对数据进行联合编码,训练以图像字幕网络为基础框架的神经网络,使该网络有效地学习到进行元素布局时的规则,并据此进行布局的预测.对布局进行预测时提供包含局部到全局的多个候选结果,保证预测具有可接受的准确率,有效地协助用户完成布局操作.设计了包括简单与复杂布局任务的用户调研;采用量化指标从性能、效率和稳定性对所提方法进行评价和分析.结果表明,与传统布局工具相比,所提方法可显著地减少用户定位元素的次数,缩减完成布局任务的时间,有效地提高用户的布局效率. 展开更多

关键词 布局设计 布局预测 机器学习

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从单幅图像生成人物三维动画 被引量：3

7

作者 林之钊 黄惠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期1341-1350,共10页

传统的人物建模和动画绑定方法对人员专业性有较高要求,同时也涉及多种大型商业软件使用.提出一种从单幅图像中生成三维人物动画的方法.首先,借助基于深度学习的隐函数重建方法从图像中获得人物静态三维模型;然后,使用模板参数模型进行... 传统的人物建模和动画绑定方法对人员专业性有较高要求,同时也涉及多种大型商业软件使用.提出一种从单幅图像中生成三维人物动画的方法.首先,借助基于深度学习的隐函数重建方法从图像中获得人物静态三维模型;然后,使用模板参数模型进行形状拟合匹配;最后,配准后参数模型的参数信息正确地迁移到静态模型上,使其可以自由变形以及被动画驱动,并基于该方法构建了应用系统.从模型匹配结果、动画生成结果和人物模型质量等方面对所提方法进行评估,实验合成的图片结果清晰度及人体关键点识别正确率表明,与当前主流的方法相比,所提方法能够获得更加优越的结果. 展开更多

关键词 三维重建 骨骼动画 人体参数化模型 人物姿态编辑

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基于叶片识别的侵入式室内植物建模 被引量：1

8

作者 史川石 郑倩 黄惠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期161-168,共8页

由于室内植物的叶片存在大量自遮挡,为了得到植物的完整三维信息,往往需要用户手动裁剪、扫描和配准叶片.针对该问题,提出了利用实例分割网络进行叶片识别并选取被裁剪叶片的方法.通过总结植物叶片形状与分布特征,建立虚拟植物模型,渲... 由于室内植物的叶片存在大量自遮挡,为了得到植物的完整三维信息,往往需要用户手动裁剪、扫描和配准叶片.针对该问题,提出了利用实例分割网络进行叶片识别并选取被裁剪叶片的方法.通过总结植物叶片形状与分布特征,建立虚拟植物模型,渲染大量带叶片轮廓信息的图片来训练实例分割网络,避免了耗费大量精力标注真实植物叶片.进一步提出了自动化建模系统,根据单个视角下观察到的植物图像自动选择被裁剪的叶片,并获得该叶片的三维模型;调整相机位置让更多的叶片被检测到并剪掉,以恢复植物的三维信息.使用该系统对绿萝叶片、鸭脚木和花烛3种虚拟植物进行了测试,并评估重建的整株植物重合度、叶片重合度和叶片占比,结果显示使用本文方法重建的植物模型能更完整地恢复原始植物的三维信息. 展开更多

关键词 植物建模 侵入式建模 叶片检测 实例分割

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面向复杂动态场景的多无人机协同摄影

9

作者 崔云鹏 谢科 +1 位作者 周漾 黄惠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1113-1125,共13页

当前,对复杂动态场景的实时拍摄仍然以人为操控的方式为主.为了使用无人机对这种场景自动地进行完整拍摄,提出将其分解为场景分割、拍摄构图和无人机调度3个子问题的方法.首先采用带有阈值的K-means聚类算法完整、有效地对场景进行合理... 当前,对复杂动态场景的实时拍摄仍然以人为操控的方式为主.为了使用无人机对这种场景自动地进行完整拍摄,提出将其分解为场景分割、拍摄构图和无人机调度3个子问题的方法.首先采用带有阈值的K-means聚类算法完整、有效地对场景进行合理分割,以获得一系列小场景,每个小场景对应一架无人机;然后根据小场景之间的位置关系计算获得无人机最佳的拍摄位置,保证在完整拍摄每个小场景的同时,无人机群拍摄的画面有一定的关联性和整体性;最后将无人机飞行调度问题转化为任务指派问题,使用匈牙利算法将拍摄位置指派给每架无人机完成相应的拍摄任务,使无人机群的飞行距离总和最短,完成对复杂动态场景的实时持续拍摄.实验结果表明,该方法可以有效地使用仿真程序控制多架无人机,对复杂动态场景进行多角度且包含全部对象的实时持续自动拍摄.通过观察无人机的飞行轨迹和拍摄结果中目标物体的位置,可以发现,该方法相比场景均分等直接方式,拍摄效果有明显的提升. 展开更多

关键词 无人机 航空摄影 多视角 协同拍摄 虚拟仿真

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基于全局与局部特征对比的点云自监督学习 被引量：1

10

作者 刘耿欣 胡瑞珍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期1323-1333,共11页

传统的有监督学习依赖大量的标签数据,而收集标签数据通常是昂贵的.因此,提出一种通过对比点云的全局和局部特征的自监督学习算法,包括数据构造和对比学习2个阶段.在数据构造阶段,通过不同的局部视角和局部子结构生成全局物体的局部区域... 传统的有监督学习依赖大量的标签数据,而收集标签数据通常是昂贵的.因此,提出一种通过对比点云的全局和局部特征的自监督学习算法,包括数据构造和对比学习2个阶段.在数据构造阶段,通过不同的局部视角和局部子结构生成全局物体的局部区域;在对比学习阶段,将全局物体和局部区域分别依次输入编码器、投影层和预测器得到全局和局部特征,使用基于对比学习的目标函数增强全局和局部特征相似.通过在2个公开数据集ModelNet40和ShapeNet上与Info3D等自监督学习算法对比,实验结果表明,所提算法在无监督点云分类和小样本学习任务上的分类准确率得到显著提升,并且在训练数据匮乏时比现有算法具有更强的鲁棒性. 展开更多

关键词 点云分析 自监督学习 对比学习 局部区域

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基于关系图的三维功能场景预测和生成

11

作者 孙乾 胡瑞珍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期1351-1361,共11页

三维形状的功能性分析作为理解和操纵三维环境的手段对人工智能起着重要的作用,人类在没有任何环境的情况下,可以凭借知识和经验预测出对象的功能.为此,提出一种使用关系图指导给定对象生成三维功能场景的方法,包括关系图生成和场景生成... 三维形状的功能性分析作为理解和操纵三维环境的手段对人工智能起着重要的作用,人类在没有任何环境的情况下,可以凭借知识和经验预测出对象的功能.为此,提出一种使用关系图指导给定对象生成三维功能场景的方法,包括关系图生成和场景生成2个步骤.在关系图生成阶段,采用深度卷积生成网络预测给定对象的关系图,将中心和交互对象编码为节点,对象之间的空间关系编码为边;在场景生成阶段,将生成的图和给定的中心对象作为输入,并输出交互对象的形状和位置.该方法在用于场景生成的交互场景数据集上进行测试,并与PG-DNN和PQ-NET方法比较,采用倒角距离和光场距离作为评价指标.实验结果表明,所提方法生成的功能场景优于现有方法,还可以使用对象的隐式表达生成高分辨率的功能场景. 展开更多

关键词 形状分析 深度学习 功能预测 关系图 场景生成

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高效鲁棒三维结构化重建 被引量：2

12

作者 潘珊珊 吕佳辉 +1 位作者 方昊 黄惠 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期421-434,共14页

目的结构化重建,即从离散点云或者原始三角网格中提取几何平面并将其拼接成紧凑的参数化3维模型,一直是计算机图形学领域中极具挑战性的问题。现有方法通常面临着两个挑战。一是传统的形状检测方法通常只考虑物体的局部特征,无法保证整... 目的结构化重建,即从离散点云或者原始三角网格中提取几何平面并将其拼接成紧凑的参数化3维模型,一直是计算机图形学领域中极具挑战性的问题。现有方法通常面临着两个挑战。一是传统的形状检测方法通常只考虑物体的局部特征,无法保证整体结果的准确性。二是现有的形状拼接算法往往受限于计算复杂度,从而只能处理由一百多个几何平面组成的物体,极大地限制了算法的应用场景。针对这些问题,提出了一种快速、鲁棒的结构化重建算法以自动地生成轻量的多边形网格。方法提出了一种多源区域增长算法,全局地从原始3维数据中提取特征平面。该策略保证了原始数据可以被正确地聚类到所属的平面区域。为了减轻几何平面分割3维空间带来的计算负担,采用了一种基于二叉空间分割树的结构将3维空间切分为凸多面体。提出了一种基于光线射击的马尔可夫能量方程以提取水密、无自相交的多边形网格。结果实验结果表明,本文方法可以在没有并行化方案的标准计算机上处理由上万个几何平面组成的物体。与传统的全相交分割相比,本文方法得到的多面体数目和运行时间都降低了至少两个数量级,总耗时可控制在5 s/万点以内。此外,模型化简前后的均方根误差平均控制在1%以内,面片化简比例控制在1.5%以内。结论本文方法在计算效率以及结果的准确性上均取得了较大的进步,能够恢复有部分缺陷的表面模型,保留重要结构细节,在复杂性和保真度之间提供了一种较好的方案。 展开更多

关键词 几何建模 表面重建 形状检测 二叉空间分割(BSP) 马尔可夫随机场(MRF)

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