舒振宇
- 作品数：56 被引量：47H指数：4
- 供职机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金宁波市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学农业科学更多>>
- 一种基于权值优化的最优传输图像颜色迁移方法
- 本发明提供一种基于权值优化的最优传输图像颜色迁移方法，包括步骤：S1、获取形状图像和颜色图像，对所述形状图像和所述颜色图像均进行直方图采样；S2、对所述颜色图像的权值进行标准化处理，使得所述形状图像和所述颜色图像之间的K...
- 舒振宇辛士庆陈双敏庞超逸孙德超张桢英
- 文献传递
- 一种基于多视图投影和深度学习的三维兴趣点提取方法
- 本发明公开了一种基于多视图投影和深度学习的三维兴趣点提取方法，包括将标记的3D物体投影到多个2D视图中采集训练数据，构建兴趣点训练概率分布，通过2D图像数据和兴趣点训练概率分布训练神经网络，根据训练好的神经网络和改进的密...
- 舒振宇杨思鹏辛士庆庞超逸金小刚刘利刚吴皓钰
- 文献传递
- 基于OpenGL的计算机图形学课程实践教学改革
- 本文给出了一种针对三本类院校学生计算机图形学课程教学改革方案,该改革方案将教学重点由传统的算法教学转移到基于OpenGL的图形实践能力的培养上。实践证明该教学改革方案取得了较为理想的教学效果,学生的学习热情和学习效果都得...
- 舒振宇于欣范良忠
- 关键词：计算机图形学实践教学OPENGL
- 文献传递
- 基于张量投票的快速网格分割算法被引量：2
- 2011年
- 为了根据网格模型上的尖锐几何特征对三角网格曲面进行合理分片,提出一种新的基于张量投票(tensorvoting)理论的三角网格分割算法.该算法将输入网格模型上所有的三角面片聚类成由用户指定数目的若干个区域,使得区域内部三角面片上点的尖锐几何特征尽可能接近.根据网格模型顶点上基于法向的张量投票矩阵的特征值分布与顶点尖锐几何特征的对应关系,算法将网格分割转化为能量最小化问题,并适当简化能量函数的形式,用快速聚类算法求解.通过引入启发式约束,算法较好地防止了分割区域的分离.实验表明:与已有算法相比,该算法具有较快的速度,同时能够较好地分割网格曲面上的尖锐几何特征区域.
- 舒振宇汪国昭
- 关键词：网格分割聚类
- 基于任务激励的课程考核机制与支撑平台
- 任务激励教学模式是任务驱动式教学和考核激励机制的有机融合,基于任务激励的课程考核采用积分制的激励考核方式,课程成绩建立在实践任务的累积记分之上,借助于游戏式的"冲关"和"积分排名",来激发学生的学习兴趣和自主性,能充分发...
- 刘启玉范良忠舒振宇卢焕达
- 关键词：课程考核教学模式教学平台
- 文献传递
- 基于生成对抗网络的点云形状保结构补全被引量：7
- 2020年
- 针对三维点云形状修复补全中难以保持形状精细结构信息的问题,借助于生成对抗网络框架,本文提出了一种自动修复补全三维点云形状的神经网络结构.该网络由生成器和判别器构成.神经网络的生成器采用编码器–解码器结构,以缺失的三维点云形状作为输入,首先通过输入变换和特征变换对齐输入点云数据的采样点位置与特征信息;然后借助权共享多层感知器对各采样点提取局部形状特征并利用最大池化层与多层感知器编码提取出采样点的特征码字;其次将采样点特征码字加上网格坐标数据,解码器使用2个连续的三层感知器折叠操作将网格数据转变成点云形状的缺失补全数据;最后将缺失补全数据与点云输入数据合并,得到完整的三维点云形状.神经网络的判别器则接收真实的完整点云形状数据和生成器生成的完整点云形状数据,并利用与生成器相同的编码器结构判别出点云形状数据的真假并反馈以不断优化生成器,最终使生成器生成足以"以假乱真"的点云形状数据样本.实验表明,针对形状缺失的稠密点云和稀疏点云数据,本文方法在修复补全形状缺失部分的同时能有效保持输入点云形状的精细结构信息.
- 缪永伟刘家宗陈佳慧舒振宇
- 关键词：点云数据
- 基于交替优化深度学习模型的三维模型兴趣点提取方法
- 本发明公开了基于交替优化深度学习模型的三维模型兴趣点提取方法；采用特征描述符提取每个三维模型表面所有顶点的特征向量，组成第一高维向量，作为输入；使用标签值函数对所有顶点进行计算，获得所有顶点为兴趣点的标签值，作为输出，训...
- 舒振宇易顺杨思鹏刘予琪隆威金海容辛士庆吴双卿吴皓钰
- 点云曲面上的形状直径函数被引量：5
- 2017年
- 针对已有的形状直径函数(SDF)算法需要计算落在锥体里面的若干条射线和物体表面的交点,不能直接处理点云曲面或者带洞的几何模型的问题,提出点云上的SDF算法.首先推导了连续曲面上的SDF显式公式,并将其推广至离散点集;然后在离散情况下把锥体内部空间离散化为120个单元,采用投票技巧筛选出每个单元上的有效穿透距离;再采用OBB树批量处理点云数据,而不是逐点判断;最后把所有单元块的穿透距离进行加权得到最终的SDF值.实验结果表明,该算法可应用于形状检索和厚度可视化等多种场合.
- 张猛陈双敏舒振宇辛士庆赵杰煜
- 关键词：点云
- 面向海量多维数据的智能分析和处理关键理论与方法研究
- 舒振宇陶剑文张浩澜庞超逸李莎
- 2012年以来，该项目组围绕海量多维数据的智能分析与处理开展了一系列研究工作，主要科学发现点有：
(1)海量三维数字几何数据的语意形状分析理论与方法。首次提出了基于无监督深度学习的三维几何形状语义分割新方法和协同分割新...
- 关键词：
- 关键词：拓扑图论数据挖掘理论
- 基于稀疏表示的枸杞分类研究被引量：1
- 2016年
- 为实现利用计算机视觉技术提升枸杞品种分类效果的目的,研究基于稀疏表示(SR)的枸杞品种分类方法。首先获取枸杞的图像,并提取枸杞图像的颜色和形态特征参数,得到枸杞训练样本的数据词典矩阵。在此基础上,利用稀疏表示方法对枸杞测试样本进行分类。基于稀疏表示分类方法的第一步是利用数据词典矩阵对测试样本进行稀疏性表示,得到测试样本的稀疏表示系数;第二步,利用测试样本的稀疏表示系数,对测试样本进行重构;第三步,计算重构样本与测试样本之间的残差,通过比较残差的大小来确定测试样本的类别。本文将稀疏表示分类方法与深度神经网络(DNN)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、BP网络和支持向量机(SVM)等方法的识别结果做了对比和分析。试验结果表明,稀疏表示分类方法对于3个枸杞品种的综合分类准确率为98.33%,获得了最好的分类效果。
- 刘广强于欣舒振宇余心杰
- 关键词：图像处理特征提取枸杞
