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赵勇: 作品数：20 被引量：41H指数：4; 供职机构：中国海洋大学数学科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学电气工程语言文字更多>>

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基于深度卷积神经网络的鲁棒笑脸检测算法: 笑脸检测是计算机视觉、模式识别等领域的一个难点研究问题。已有算法大多只适用于简单背景下西方人的笑脸检测，不能很好地识别出复杂背景下中国人的笑脸。为了解决这个问题，本文首先构建了一个由 4000 幅西方人脸图像和 4000...; 刘佐立赵勇

大视场视频全景图生成研究被引量：11: 2006年; 针对采用传统方法生成的视频全景图存在拼接裂缝和“鬼影”现象的问题,提出了一种新的大视场视频全景图生成算法.该算法基于快速傅立叶变换的图像配准算法,求取两相邻视频帧之间的配准系数,采用改进的线性系统法对配准系数进行全局优化.对存在运动物体的视频图像,采用启发式最优路径搜索算法寻找到图像间拼接的最佳缝合线,并使用多分辨率原理进行图像拼接后的平滑处理.实验结果表明,该算法优化了图像间的配准系数,平滑处理了拼接后的图像,减少了人工性缺陷,提高了视频全景图的真实感.; 吴飞肖鸿开赵勇庄越挺叶朝阳; 关键词：全局优化

基于多元智能理论的数学文化课程三段式教学模式: 2024年; 为提高学生学习参与性、培养学生的多元化智能,在数学文化课程教学中采用了多元智能理论指导下的三段式教学模式,即把每节课分为学生汇报、教师讲解、师生讨论三个阶段。教师讲解内容可发展学生的多元智能、促使学生全面发展,学生汇报和师生讨论可发展学生的优先智能、促进学生的个性发展。三段式教学模式在活跃课堂气氛、提高学生学习主动性、培养学生表达思辨能力等多方面具有较好效果。To improve student participation in learning and cultivate their diverse intelligences, a three- stage teaching mode guided by the theory of multiple intelligences is proposed in the teaching of mathematical culture course, which divides each class into three stages: student reporting, teacher teaching, and teacher-student discussing. Teacher teaching can develop students’ multiple intelligences and promote their comprehensive development, student reporting and teacher-student discussing can develop students’ priority intelligence and promote their individual development. The three-stage teaching mode has good effects in activating the classroom atmosphere, improving students’ learning initiative, and cultivating their ability to express and think.; 张京良袁春鑫赵勇; 关键词：数学文化课程多元智能理论三段式教学模式

新型三相三电平光伏逆变器开路故障检测与容错控制的研究被引量：2: 2020年; 为提高三电平光伏逆变器运行的可靠性,提出基于改进型电流流通路径开路故障检测和电压空间矢量冗余容错控制方法。首先,以三相三电平光伏逆变器拓扑结构为基础,详细地分析了各部分功率器件发生开路故障后电路电流流通路径,利用流过钳位二极管和负载的电流以及开关器件的切换状态进行故障检测,通过短时间内注入欠励磁无功电流对故障类型进行分类。然后,从理论上探索不同位置的功率器件发生开路故障后逆变器电压空间矢量的变化情况。根据逆变器故障后电压空间矢量的分布规律和逆变器自身的冗余矢量完成容错控制。提出的方法无需额外的硬件成本和复杂的计算,故障检测和容错控制速度快。最后,搭建一台额定功率为10 kW的样机验证提出方法的有效性和可靠性。; 潘斌王有政陈明明赵勇于晶贤; 关键词：故障检测容错控制光伏逆变器三电平开路故障电压空间矢量

基于联合滤波的网格平滑算法: 2023年; 网格平滑是计算机图形学领域的一个重要研究内容,包含去噪、细节提取等问题。本文提出了一个基于联合滤波的网格平滑算法。传统的联合滤波方法是引导网格对输入网格单方面的引导,但是引导网格的结构信息通常不够充分。由于输入网格和引导网格应具有相似的结构信息,本文研究了它们之间的相互引导。即,先根据引导网格对输入网格进行更新,再根据更新后的输入网格对引导网格进行更新,迭代多次后就可以得到最终的滤波结果。在引导过程中,本文定义了一个自适应权值,可以对主要特征、平坦区域等结构施加不同程度的惩罚。求解时,本文给出了一个基于联合双边上采样的多层次框架,来提高算法的时间效率。大量实验数据表明,本文算法能够取得优于已有经典算法的结果,且具有较高的时间效率。; 王哲赵勇; 关键词：网格平滑自适应权值

三维几何数据的交互式着色算法被引量：4: 2019年; 获取三维模型的纹理信息是计算机图形学领域的一个重要研究问题.传统的方法往往通过纹理映射来完成这个任务,其局限是需要一幅合适的纹理图像.为了能够更简便地得到模型的纹理,提出一种交互式着色算法.对于网格模型,首先进行显著特征的提取和分类来减少用户对重复出现的特征的交互量,进而由用户在不同区域上交互几条颜色曲线作为种子曲线.然后结合位置、法向和曲率信息来衡量相邻顶点的相似度,以防止相邻区域之间出现渗色,并通过随机游走算法计算出每个顶点到每条种子曲线的跳转概率;最后以跳转概率作为权值对各条种子曲线的颜色进行加权平均,得到每个网格顶点的颜色.进一步地,还将上述算法应用到点云模型上.实验结果表明,该算法能够准确地区分不同的区域,鲁棒地为三维模型着色.; 单欣赵勇李玲郭清华董军宇; 关键词：三维模型随机游走

保持显著结构特征的鲁棒网格变形算法: 三维网格模型会包含一些显著的结构特征，而传统算法只注重保持局部细节和体积，容易导致不自然的变形效果。为此，本文提出了一种鲁棒有效的算法来防止结构特征的扭曲。首先，基于局部显著度的聚类算法可以自动地提取出网格模型的显著结构...; 赵勇鲁盛杰钱海龙姚鹏程; 关键词：网格变形

近似刚性的快速点云变形算法被引量：3: 2013年; 针对大规模的复杂点云模型,提出了一种非线性变形算法.通过保持局部邻域的刚性使得点云模型进行近似刚性的变形,在大尺度变形时有效地保持几何细节和体积;为了保证求解过程的收敛性,对原始点云进行聚类,快速生成其简化点云,进而在稀疏的简化点云上完成变形,并将该变形作用给原始点云以得到合理的初始结果.此外,还给出一种动态重采样方法,以消除变形造成的冗余点和裂缝.实验结果和对比数据表明,文中算法简单高效,能够防止几何细节的扭曲和明显的体积变化,获得了令人满意的变形效果.; 赵勇刘光鹏彭群生; 关键词：点云模型

结合全局信息和局部信息的三维网格分割框架: 2025年; 针对Graph Transformer比较擅长捕获全局信息,但对局部精细信息的提取不够充分的问题,将图卷积神经网络(GCN)引入Graph Transformer中,得到Graph Transformer and GCN (GTG)模块,构建了能够结合全局信息和局部信息的网格分割框架. GTG模块利用Graph Transformer的全局自注意力机制和GCN的局部连接性质,不仅可以捕获全局信息,还能够加强局部精细信息的提取.为了更好地保留边界区域的信息,设计边缘保持的粗化算法,可以使粗化过程仅作用在非边界区域.利用边界信息对损失函数进行加权,提高了神经网络对边界区域的关注程度.在实验方面,通过视觉效果和定量比较证明了采用本文算法能够获得高质量的分割结果,利用消融实验表明了GTG模块和边缘保持粗化算法的有效性.; 张梦瑶周杰李文婷赵勇; 关键词：网格分割

基于图注意力网络的三维网格分割算法: 2023年; 针对三维网格模型分割质量提升问题,提出了感知几何的图注意力网络。首先,定义了感知几何的图注意力系数,利用节点之间的边特征扩展由网络学习得到的注意力系数,引入与节点局部几何信息相关的注意力系数,更好地反映节点之间的相似性。然后,通过调整网络架构,将三维网格模型的几何特征与标签信息共同作为图注意力网络的输入,使标签信息参与网络训练和验证,并通过残差形式的线性连接实现网络的更稳定输出。大量实验结果表明,本文算法能够获得精确的分割边界,其在PSB数据集上的分割准确率较现有经典算法提升约2个百分点,也取得了更好的兰德指数。同时,通过消融实验验证了算法的合理性。; 李文婷吴璐璐周杰赵勇; 关键词：网格分割网络架构

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