乔学军
- 作品数：9 被引量：10H指数：1
- 供职机构：西安建筑科技大学理学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学文化科学更多>>
- 基于相似性度量的星系光谱红移估计被引量：1
- 2008年
- 光谱的自动分析对大规模的光谱巡天有着非常重要的意义。文章提出了一种基于相似性度量的星系光谱红移测量方法。方法中采用主分量分析构造星系光谱的静止模板,利用谱线特征确定观测光谱的红移候选,然后根据红移候选进行观测光谱与模板光谱间的相似性度量,所采取的相似性度量策略类似于证据积累的思想,定义为几个相似证据的加权和,从而降低了观测光谱与模板光谱之间的误匹配,提高了红移估计的正确率。通过实验将所提出方法与基于谱线匹配的方法和传统的交叉相关方法进行了比较,实验结果表明:本文方法的正确率较之基于谱线匹配的方法和传统相关法有较大提高。
- 刘蓉乔学军段福庆
- 关键词：星系光谱分析红移
- 基于全卷积自加权分类器的三维颅骨性别鉴定被引量：1
- 2022年
- 传统颅骨性别鉴定通常需要人为指定或者测量颅骨的几何形态指标,难以全面地提取颅骨性别特征,无法保证性别鉴定的准确率。为此,提出一种基于深度学习的颅骨性别鉴定方法,用三通道的二维图像表示三维颅骨数据,解决了神经网络难以有效处理拓扑复杂的三维颅骨模型的问题;设计了专用的全卷积自加权分类器,分别判别颅骨的不同部位;加入权值网络和patch自加权损失,提升了颅骨性别鉴定的准确率。与文献中的颅骨性别鉴定方法和经典分类网络的对比实验结果表明,本文方法鉴定结果准确率较高(完整颅骨鉴别准确率98.30%,缺损颅骨鉴别准确率98.98%)。
- 张念凯乔学军热孜万古丽·夏米西丁赵俊莉
- 关键词：性别鉴定
- 0-1规划的填充函数算法被引量：1
- 2005年
- 文章首先给出搜索0-1规划局部极小解的邻域搜索算法,在此基础上给出了填充函数算法.该算法的思想是在求得总体优化问题的一个局部极小点后,构造填充函数,通过极小化该填充函数找到比当前局部极小解更好的解 该方法是一种直接算法,我们通过具体的数值实验证实了该算法是有效的.
- 乔学军刘蓉
- 关键词：填充函数极小化邻域搜索
- 一种构造C^1连续的闭NURBS曲线的方法
- 2008年
- 三次非均匀有理B样条NURBS闭曲线在曲线曲面造型中有着广泛的应用.本文给出一种构造C1连续的闭的三次NURBS插值曲线的方法.在曲线曲面造型中,可代替周期性闭曲线,实现与开曲线的统一处理,且满足几何形体设计的连续性要求,简单、实用.
- 刘蓉乔学军
- 关键词：NURBS插值曲线
- 一种构造光滑的闭NURBS曲线的算法及应用
- 本文给出一种构造C~1连续的闭的三次非均匀有理B样条NURBS插值曲线的方法.在曲线曲面造型中,可代替周期性闭曲线.实现与开曲线的统一处理,且满足几何形体设计的连续性要求,简单、实用.
- 乔学军刘蓉
- 关键词：插值曲线NURBS
- 文献传递
- 基于参数化的三维颅面配准被引量：1
- 2014年
- 针对颅面配准问题,提出通过对颅面进行参数化将其转换成二维参数域的对应问题。首先,根据人类的生理特征标定6个特征点,利用这些特征点将颅面转换到一个统一的坐标系以实现姿态和大小的统一;其次,以两个外眼角为约束对参考颅面进行最小二乘保角映射,计算出6个特征点的参数值;然后,以这六个生理特征点的参数值为约束,利用最小二乘保角映射将任一待配准模型映射到二维参数域;最后,根据二维参数域确定三维颅面上的对应点,从而实现三维数据配准。为了验证所提方法,以对应点为控制点,利用薄板样条(TPS)变换把参考颅面变形到目标颅面,以变形后两个模型上对应点之间的几何距离的平均为度量,将所提算法和基于主轴分析的迭代最近点(ICP)配准以及基于随机采样控制点的迭代TPS配准方法进行了比较,实验结果表明,所提算法的配准效果优于其他两种方法。
- 乔学军赵俊莉鲁健庆谢文魁
- 关键词：非刚性配准颅面参数化迭代最近点
- Bezier三角曲面凸性的证明
- 2009年
- Bezier曲面造型是计算机图形学的重要研究方向,在实际工作中有着非常广泛的应用.讨论了二次及三次Bezier三角曲面凸性的充分必要条件,这些条件对于控制曲面造型中的保凸性有重要意义.
- 乔学军刘蓉
- 关键词：方向导数凸性
- 逼近NURBS蒙皮曲面的算法被引量：1
- 2005年
- 给出了一种逼近NURBS(非均匀有理B样条)蒙皮曲面的方法,用于对给定的一组平面NURBS截面线进行蒙皮。该方法包括两个算法:一个算法用于去除截面线相容性处理所产生的大量的冗余控制顶点,另一个算法用于确定蒙皮方向最优的节点矢量。本方法能够实现有效的数据压缩和光滑的曲面造型,逼近精度可由程序控制。文中的图例是作者为演示算法而构造的,通过这些图例可以证实算法的有效性。
- 乔学军刘蓉曲小钢
- 关键词：NURBS控制顶点节点矢量
- 基于非参数回归与Adaboost的恒星光谱自动分类方法被引量：5
- 2017年
- 通过对恒星光谱进行分析可以研究银河系的演化与结构等科学问题,光谱分类是恒星光谱分析的基本任务之一。提出了一种结合非参数回归与Adaboost对恒星光谱进行MK分类的方法,将恒星按光谱型和光度型进行分类,并识别其光谱型的次型。恒星光谱的光谱型及其次型代表了恒星的表面有效温度,而光度型则代表了恒星的发光强度。在同一种光谱型下,光度型反映了谱线形状细节的变化,因此光度型的分类必须在光谱型分类基础上进行。本文把光谱型的分类问题转化为对类别的回归问题,采用非参数回归方法进行恒星光谱型和光谱次型的分类;基于Adaboost方法组合一组K近邻分类器进行光度型分类,Adaboost将一组弱分类器加权组合产生一个强分类器,提升光度型的识别率。实验验证了所提出分类方法的有效性,光谱次型识别的精度达到0.22,光度型的分类正确率达到84%以上。实验还对比了两种KNN方法与Adaboost方法的光度型分类,结果表明,利用KNN方法对光度型分类精度低,而基于弱分类器KNN的Adaboost方法将识别率大幅提升。
- 刘蓉乔学军张健楠段福庆
- 关键词：光谱分类ADABOOST非参数回归光度
