3d碰撞检测技术共30页文档

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核心提示:10.3 碰撞检测技术到目前为止,构造的各种对象都是相互独立的,在场景中漫游各种物体,墙壁、树木对玩家(视点)好像是虚设,可以任意从其中穿越。为了使场景人物更加完善,还需要使用碰撞检测技术。 10.3.1 碰撞检测技术简介无论是PC

游戏,还是移动应用,

10.3 碰撞检测技术

到目前为止,构造的各种对象都是相互独立的,在场景中漫游各种物体,墙壁、树木对玩家(视点)好像是虚设,可以任意从其中穿越。为了使场景人物更加完善,还需要使用碰撞检测技术。

10.3.1 碰撞检测技术简介

无论是PC游戏,还是移动应用,碰撞检测始终是程序开发的难点,甚至可以用碰撞检测作为衡量游戏引擎是否完善的标准。

好的碰撞检测要求人物在场景中可以平滑移动,遇到一定高度的台阶可以自动上去,而过高的台阶则把人物挡住,遇到斜率较小的斜坡可以上去,斜率过大则会把人物挡住,在各种前进方向被挡住的情况下都要尽可能地让人物沿合理的方向滑动而不是被迫停下。

在满足这些要求的同时还要做到足够精确和稳定,防止人物在特殊情况下穿墙而掉出场景。

做碰撞检测时,该技术的重要性容易被人忽视,因为这符合日常生活中的常识。如果出现Bug,很容易被人发现,例如人物无缘无故被卡住不能前进或者人物穿越了障碍。所以,碰撞检测是让很多程序员头疼的算法,算法复杂,容易出错。

对于移动终端有限的运算能力,几乎不可能检测每个物体的多边形和顶点的穿透,那样的运算量对手机等设备来讲是不可完成的,所以移动游戏上使用的碰撞检测不可能使用太精确的检测,而且对于3D碰撞检测问题,还没有几乎完美的解决方案。目前只能根据需要来取舍运算速度和精确性。

目前成功商业3D游戏普遍采用的碰撞检测是BSP树及AABB (axially aligned bounding box)包装盒(球)方式。简单地讲,AABB检测法就是采用一个描述用的立方体或者球形体包裹住3D物体对象的整体(或者是主要部分),之后根据包装盒的距离、位置等信息来计算是否发生碰撞,如图10-24所示。

除了球体和正方体以外,其他形状也可以作包装盒,但是相比计算量和方便性来讲还是立方体和球体更方便些,所以其他形状的包装只用在一些特殊场合使用。BSP树是用来控制检测顺序和方向的数据描述。

在一个游戏场景中可能存在很多物体,它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态,一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体,同时还可以节省重要的时间。

如果使用单步碰撞检测,需要注意当时间步长较大时会发生两个物体完全穿透而算法却未检测出来的问题,如图10-25所示。其解决方案是产生一个4D空间,在物体运动的开始和结束时间之间产生一个4D超多面体,用于穿透测试。

图10-24 AABB包装盒图10-25 碰撞检测的单步失控和4D测试

读者在程序开发初期有必要对碰撞检测有一个初步的估计,以免最后把大量精力消耗在碰撞检测问题上,从而降低了在基础的图形编程之上的注意力。

10.3.2 球体碰撞检测

真实的物理模拟系统需要非常精确的碰撞检测算法,但是游戏中常常只需要较为简单的碰撞检测,因为只需要知道物体什么时候发生碰撞,而不用知道模型的哪个多边形发生了碰撞,因此可以将不规则的物体投影成较规则的物体进行碰撞检测。

球体只有一个自由度,其碰撞检测是最简单的数学模型,我们只需要知道两个球体的球心和半径就能进行检测。

那么球体碰撞是如何工作的?主要过程如下。

n 计算两个物体中心之间的距离,并且将其与两个球体的半径和进行比较。

n 如果距离大于半径和,则没有发生碰撞。

n 否则,如果距离小于半径和,则发生了物体碰撞。

考虑由球心c1、c2和半径r1、r2定义的两个球,如图10-26

所示。设d为球心间的距离。很明显,当d<r1+r2时相交,

在实践中通过比较d2<(r1+r2)2,可以避免包括计算d在内

的平方根运算。

对两个运动的球进行碰撞检测要麻烦一些,假设两个球的运动向量为d1和d2,球与位移向量是一一对应的,它们描述了所讨论时间段中的运动方式。

事实上,物体的运动是相对的,例如两列在两条平行轨道上相向行驶的火车,在其中一列中观察,对方的速度是两车速度之和。同样,也可以从第一个球的角度来简化问题,假设第一个球是“静止”的,另一个是“运动”的,那么该运动向量等于原向量d1和d2之差,如图10-27所示。

图10-27 动态球的检测过程

球体碰撞的优点是非常适用于需要快速检测的游戏,因为它不需要精确的碰撞检测算法。执行速度相对较快,不会给CPU带来过大的计算负担。

球体碰撞的另一个劣势是只适用于近似球形物体,如果物体非常窄或者非常宽,该碰撞检测算法将会失效,因为会在物体实际发生碰

撞之前,碰撞检测系统就发出碰撞信号,如图10-28所示

是球体碰撞检测中可能出现的坏情况,其解决方法是缩小检测半径,或者使用其他检测模型,如图10-29所示。

图10-28 球体碰撞的坏情况图10-29 缩小检测半径

为了解决包容球精确度不高的问题,人们又提出了球体树的方法。球体树实际上是一种表达3D物体的层次结构。对一个形状复杂的3D物体,先用一个大球体包容整个物体,然后对物体的各个主要部分用小一点的球体来表示,然后对更小的细节用更小的包容球体,这些球体和它们之间的层次关系就形成了一个球体树。

举例来说,对一个游戏中的人物角色,可以用一个大球来表示整个人,然后用中等大小的球体来表示四肢和躯干,然后用更小的球体来表示手脚等。这样在对两个物体进行碰撞检测时,先比较两个最大的球体。

如果有重叠,则沿树结构向下遍历,对小一点的球体进行比较,直到没有任何球体重叠,或者到了最小的球体,这个最小的球体所包含的部分就是碰撞的部分,如图10-30所示。

10.3.3 AABB立方体边界框检测

用球体去近似地代表物体运算量很小,但在游戏中的大多数物体是方的或者长条形的,应该用方盒来代表物体。另一种常见的检测模

型是立方体边界框,如图10-31展示了一个AABB检测盒和它里面的物体。

坐标轴平行(Axially-aligned)不仅指盒体与世界坐标轴平行,同时也指盒体的每个面都和一条坐标轴垂直,这样一个基本信息就能减少转换盒体时操作的次数。AABB技术在当今的许多游戏中都得到了应用,开发者经常用它们作为模型的检测模型,再次指出,提高精度的同时也会降低速度。

因为AABB总是与坐标轴平行,不能在旋转物体时简单地旋转AABB,而是应该在每一帧都重新计算。如果知道每个对象的内容,这个计算就不算困难,也不会降低游戏的速度。然而,还面临着精度的问题。

假如有一个3D的细长刚性直棒,并且要在每一帧动画中都重建它的AABB。可以看到每一帧中的包装盒都不一样而且精度也会随之改变,如图10-32所示。

图10-31 3D模型与AABB检测盒图10-32 不同方向的AABB

可以注意到AABB对物体的方向很敏感,同一物体的不同方向,AABB 也可能不同(由于球体只有一个自由度,所以检测球对物体方向不敏感)。

当物体在场景中移动时,它的AABB也需要随之移动,当物体发生旋转时,有两种选择:用变换后的物体来重新计算AABB,或者对AABB做和物体同样的变换。

如果物体没有发生扭曲,可以通过“变换后的AABB”重新

计算,因为该方法要比通过“变换后的物体”计算快得

多,因为AABB只有8个顶点。变换AABB得出新的AABB

要比变换物体的运算量小,但是也会带来一定的误差,如图10-33所示。

比较图中原AABB(灰色部分)和新AABB(右边比较大的方框),它是通过旋转后的AABB计算得到的,新AABB几乎是原来AABB的两倍,注意,如果从旋转后的物体而不是旋转后的AABB来计算新AABB,它的大小将和原来的AABB相同。

先介绍AABB的表达方法,AABB内的点满足以下条件:

x min≤x≤x max

y min≤y≤y max

z min≤z≤z max

因此只需要知道两个特别重要的顶点(x min,y min,z min)、(x max,y max,z max),记作:

float[] min = new float []{0.0f,0.0f,0.0f};

float[] max = new float []{0.0f,0.0f,0.0f};

中心点是两个顶点的中点,代表了包装盒的质点。

float[] center = new float []{0.0f,0.0f,0.0f};

中心点的计算方法如下:

float [] center(){

center[0] = (min[0] + max[0])*0.5f;

center[1] = (min[1] + max[1])*0.5f;

center[2] = (min[2] + max[2])*0.5f;

return center;

通过这两个顶点可以知道以下属性。

float xSize() { return (max[0]-min[0]); }

float ySize() { return (max[1]-min[1]); }

float zSize() { return (max[2]-min[2]); }

float size(){ return

(max[0]-min[0])*(max[1]-min[1])*(max[2]-min[2]);}

当添加一个顶点到包装盒时,需要先与这两个顶点进行比较。void add(float []p) {

if (p[0] < min[0]) min[0] = p[0];

if (p[0] > max[0]) max[0] = p[0];

if (p[1] < min[1]) min[1] = p[1];

if (p[1] > max[1]) max[1] = p[1];

if (p[2] < min[2]) min[2] = p[2];

if (p[2] > max[2]) max[2] = p[2];

检测包装盒是否为空,可以将这两个顶点进行比较。

boolean isEmpty() {

return (min[0] > max[0]) || (min[1] > max[1]) || (min[2] > max[2]);

检测某个点是否属于AABB范围之内的代码如下:

boolean contains(float []p){

return

(p[0] >= min[0]) && (p[0] <= max[0]) &&

(p[1] >= min[1]) && (p[1] <= max[1]) &&

(p[2] >= min[2]) && (p[2] <= max[2]);

AABB的静态检测比较简单,检测两个静止包装盒是否相交,它是一种布尔测试,测试结果只有相交或者不相交。这里我们还提供了获取相交范围信息的方法,一般来说,这种测试的目的是为了返回一个布尔值。碰撞的示意如图10-34所示。

图10-34 包装盒的碰撞

检测静态AABB碰撞的方法如下:

boolean intersectAABBs(AABB box2,AABB boxIntersect) float []box2_min = box2.getMin();

float []box2_max = box2.getMax();

if (min[0] > box2_max[0]) return false;

if (max[0] < box2_min[0]) return false;

if (min[1] > box2_max[1]) return false;

if (max[1] < box2_min[1]) return false;

if (min[2] > box2_max[2]) return false;

if (max[2] < box2_min[2]) return false;

if (boxIntersect != null) {

float []box_intersect_min = new float[3];

float []box_intersect_max = new float[3];

box_intersect_min[0] = Math.max(min[0], box2_min[0]);

box_intersect_max[0] = Math.min(max[0], box2_max[0]);

box_intersect_min[1] = Math.max(min[1],

box2_min[1]);

box_intersect_max[1] = Math.min(max[1],

box2_max[1]);

box_intersect_min[2] = Math.max(min[2],

box2_min[2]);

box_intersect_max[2] = Math.min(max[2],

box2_max[2]);

return true;

可以利用AABB的结构来加快新的AABB的计算速度,而不用变换8

个顶点,再从这8个顶点中计算新AABB。下面简单地回顾4×4矩

阵变换一个3D点的过程。

通过原边界框(x min,y min,z min,x max,y max,z max)计算新边界框(,,,,,),现在的任务是计算的速度。换句话说,希望找到m11x+m12y+m13z+m14的最小值。其中[x,y,z]是原8个顶点中的任意一个。

变换的目的是找出这些点经过变换后哪一个的x坐标最小。看第一

个乘积m11x,为了最小化乘积,必须决定是用x min还是x max来替换其

中的x。显然,如果m11>0,用x min能得到最小化的乘积;如果m11

<0,则用x max能得到最小化乘积。

比较方便的是,不管x min还是x max中哪一个被用来计算,都可以用另外一个来计算。可以对矩阵中的9个元素中的每一个都应用这个计算过程(其他元素不影响大小)。

根据变换矩阵和原有的AABB包装盒计算新的AABB包装盒的代码如下:

void setToTransformedBox(Transform t)

if (isEmpty())

{

//判断包装盒是否为空

return;

float[] m = new float [16];

t.get(m);

//将变换矩阵存入数组 float minx=0,miny=0,minz=0;

float maxx=0,maxy=0,maxz=0;

minx +=

m[3];

//x方向上平移

maxx +=

m[3];

//x方向上平移

miny +=

m[7];

//y方向上平移

maxy +=

m[7];

//y方向上平移

minz +=

m[11];

//z方向上平移

maxz +=

m[11];

//z方向上平移

if (m[0] > 0.0f) {

minx += m[0] * min[0]; maxx += m[0] * max[0];

} else {

minx += m[0] * max[0]; maxx += m[0] * min[0];

if (m[1] > 0.0f) {

minx += m[1] * min[1]; maxx += m[1] * max[1];

} else {

minx += m[1] * max[1]; maxx += m[1] * min[1];

if (m[2] > 0.0f) {

minx += m[2] * min[2]; maxx += m[2] * max[2];

} else {

minx += m[2] * max[2]; maxx += m[2] * min[2];

if (m[4] > 0.0f) {

miny += m[4] * min[0]; maxy += m[4] * max[0]; } else {

miny += m[4] * max[0]; maxy += m[4] * min[0];

if (m[5] > 0.0f) {

miny += m[5] * min[1]; maxy += m[5] * max[1];

} else {

miny += m[5] * max[1]; maxy += m[5] * min[1];

if (m[6] > 0.0f) {

miny += m[6] * min[2]; maxy += m[6] * max[2];

} else {

miny += m[6] * max[2]; maxy += m[6] * min[2];

if (m[8] > 0.0f) {

minz += m[8] * min[0]; maxz += m[8] * max[0];

} else {

minz += m[8] * max[0]; maxz += m[8] * min[0];

if (m[9] > 0.0f) {

minz += m[9] * min[1]; maxz += m[9] * max[1];

} else {

minz += m[9] * max[1]; maxz += m[9] * min[1];

if (m[10] > 0.0f) {

minz += m[10] * min[2]; maxz += m[10] * max[2];

} else {

minz += m[10] * max[2]; maxz += m[10] * min[2];

min[0] = minx; min[1] = miny; min[2] = minz; //用新的AABB坐标替换原有坐标

max[0] = maxx; max[1] = maxy; max[2] = maxz; //用新的AABB坐标替换原有坐标

为了使用AABB包装盒进行碰撞检测,将这些方法和属性封装为AABB 类,代码如下:

import https://www.360docs.net/doc/a52852323.html,ng.Math;

import javax.microedition.m3g.Transform;

class AABB{

public AABB(){}

float [] getMin(){return min;}

float [] getMax(){return max;}

void setMin(float x,float y,float

z){min[0]=x;min[1]=y;min[2]=z;}

void setMax(float x,float y,float

z){max[0]=x;max[1]=y;max[2]=z;}

void reset(){

for(int i =0;i<3;i++)

min[i]=0;

max[i]=0;

//其他方法同上

为了检验碰撞检测的使用构造了两个立方体,并各自绑定了一个包装盒。

/**************立方体1***************/

mesh1 =

createCube();

//创建立方体1

mesh1.setTranslation(1.0f,

0.0f,0.0f) ; //平移

mesh1.setOrientation(90,0.0f,1.0f,0.0f);

//旋转

mesh1.setScale(0.5f,0.5f,0.5f);

//缩放

box1 = new

AABB();

//包装盒

box1.setMin(-1.0f,-1.0f,-1.0f);

//设置包装盒1的最小顶点

box1.setMax(1.0f,1.0f,1.0f);

//设置包装盒1的最大顶点

mesh1.getCompositeTransform(cubeTransform); //获取立方体1的混合矩阵

box1.setToTransformedBox(cubeTransform);

//将变换矩阵应用到包装盒中

world.addChild(mesh1);

//将立方体1添加到场景中

/**************立方体2***************/

mesh2 =

createCube();

//创建立方体2

mesh2.setTranslation(-0.5f,

0.0f,0.0f) ; //平移

mesh2.setScale(0.5f,0.5f,0.5f);

//缩放

box2 = new

AABB();

//包装盒

box2.setMin(-1.0f,-1.0f,-1.0f);

//设置包装盒2的最小顶点

box2.setMax(1.0f,1.0f,1.0f);

//设置包装盒2的最大顶点

mesh2.getCompositeTransform(cubeTransform); //获取立方体2的混合矩阵

box2.setToTransformedBox(cubeTransform);

//将变换矩阵应用到包装盒2中

world.addChild(mesh2);

//将立方体2添加到场景中

检测包装盒1和包装盒2是否碰撞的代码如下:

isCollided = box1.intersectAABBs(box2,null); //检测两个AABB包装盒是否碰撞

编译运行程序,设置两个立方体不同的位置和角度,可以比较精确地检测出它们的碰撞情况,如图10-35所示。

检测两个静止AABB的碰撞情况比较简单,只需要在每一维上单独检查它们的重合程度即可。如果在所有维上都没有重合,那么这两个AABB就不会相交。

AABB间的动态检测稍微复杂一些,考虑一个由顶点s min和s max指定的静态包装盒和一个由顶点m min和m max指定的动态包装盒(如果两个都是动态的,可以根据相对运动视作如此)。运动的速度由向量s 给出,运动时间t假定为0~1。

图10-35 静态物体碰撞检测示意

移动检测的目标是计算运动AABB碰撞到静态AABB的时刻,因此需要计算出两个AABB在所有维上的第一个点。为了简化起见,可以

把上述问题先归结到某一维,然后再将三维结合到一起。假设把问题投影到x轴,如图10-36所示。

图10-36 AABB的动态检测

黑色矩形代表沿坐标轴滑动的AABB,t=0时,运动AABB完全位于静止AABB的左边。当t=1时,运动AABB完全位于静止AABB的右边。当t=t enter时,两个AABB刚刚相交,当t=t leave时,两个AABB脱离碰撞。

对照上图,可以推导出两个AABB接触和离开的时间:

AABB的动态检测有3个要点。

n 如果速度为0,两个包装盒要么一直相交,要么一直分离。

n 不管物体从哪个方向运动,碰撞过程中,肯定是先入后出,所以有t enter<t leave。

n 如果t enter和t leave超出运动时间范围,那么在此范围内它们是不相交的。

检测出某一维的碰撞还不够,还需要进行其他两维的检测,然后取结果的交集。如果交集为空,那么两AABB包装盒没有相交,如果区间范围在时间段[0,1]之外,那么在此区间也不相交。对AABB 进行动态检测的方法定义如下:

图像识别技术的研究现状论文

图像识别技术研究现状综述 简介: 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官,人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征,就会把它当作一个单元来识别,而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块,每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色,人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要,出现了另一类问题,就是不要求其结果输出是一幅完整的图像,而是将经过图像处理后的图像,再经过分割和描述提取有效的特征,进而加以判决分类,这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容,以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统,代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段:文字识别、图像处理和识别及物体识别:文字识别的研究是从1950年开始的,一般是识别字母、数字和符号,并从印刷文字识别到手写文字识别,应用非常广泛,并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究,是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究,而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声,同时还可以进行图像的增强与复原,然后进行图像的判读、解析与识别,如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等,其用途之广,不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识,它是和机器人研究有着密切关系的一个领域,在图像处理上没有特殊的难点,但必须知道距离信息,并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天,尽管机器人的研究非常盛行,还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代,随着计算机和信息科学的发展,计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系: 在研究图像时,首先要对获得的图像信息进行预处理(前处理)以滤去干扰、噪声,作几何、彩色校正等,以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码,图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说,输入是图像,输出(即经过处理后的结果)也是图像。图像处理主要用来解决两个问题:一是判断图像中有无需要的信息;二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类,确定类别名称,它可以在分割的基础上选择需要提取的特征,并对某些参数进行测量,再提取这些特征,然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像,还要对整个图像做结构上的分析,对图像进行描述,以便对图像的主要信息做一个好的解释,并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解,以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中,找出它的形状及纹理特征,以便对图像进行分类,并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说,输入是图像(经过上述处理后的图像),输出是类别和图像的结构分析,而结构分析的结果则

碰撞检测

二维碰撞检测算法 碰撞检测(Collision Detection,CD)也称为干涉检测或者接触检测,用来检测不同对象之间是否发生了碰撞,它是计算机动画、系统仿真、计算机图形学、计算几何、机器人学、CAD\ CAM等研究领域的经典问题。 碰撞物体可以分为两类:面模型和体模型。面模型是采用边界来表示物体,而体模型则是使用体元表示物体。面模型又可根据碰撞后物体是否发生形变分为刚体和软体,刚体本身又可根据生成方式的不同分为曲面模型和非曲面模型。目前对于碰撞的研究多集中于面模型的研究,因为体模型是一种三维描述方式,对它进行碰撞检测代价较高。而在面模型的研究中,对刚体的研究技术更为成熟。 下面列举几种常用的碰撞检测技术: 1:包围盒(bounding box)是由Clark提出的,基本思想是使用简单的几何形体包围虚拟场景中复杂的几何物体,当对两个物体进行碰撞检测时,首先检查两个物体最外层的包围盒是否相交,若不相交,则说明两个物体没有发生碰撞,否则再对两个物体进行检测。基于这个原理,包围盒适合对远距离物体的碰撞检测,若距离很近,其物体之间的包围盒很容易相交,会产生大量的二次检测,这样就增大了计算量。 包围盒的类型主要有AABB(Aligned Axis Bounding Box)沿坐标轴的包围盒、包围球、OBB(Oriented Bounding Box)方向包围盒和k-DOP(k Discrete Orientation Polytopes)离散方向多面体等。 AABB是包含几何对象且各边平行于坐标轴的最小六面体,两个AABB包围盒相交当且仅当它们三个坐标轴上的投影均重叠,只要存在一个方向上的投影不重叠,那么它们就不相交。AABB间的相交测试和包围体的更新速度比其他算法

关于人脸识别技术的发展研究

人脸识别技术优势 863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。国家“十一五”科技发展规划中也将人脸识别技术的研究与发展列入其中[4],明确指出:“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距,开展生物特征识别应用技术研究,人脸识别具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下,国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所,清华大学,中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics),与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比,人脸识别技术在应用方面具有独到的优势: 1.人脸识别使用方便,用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置,以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像,而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源,方便人工确认、审计,“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高,速度快。与其它生物识别技术相比,人脸识别技术的识别精度处于较高的水平,误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合,人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场,他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说,用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备,由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用,因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备,从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能,满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像,因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低,易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备,价格均在一般用户可接受的范围之内,与其它生物识别技术相比,人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说,人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术,具有极其广阔的市场应用前景。 我将人脸识别的一些应用列举出来,希望抛转引玉,大家不断完善,开拓更多的应用领域。 1)监控布控

图像识别技术发展状况及前景

医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。

虚拟手术中实时碰撞检测技术

虚拟手术中实时碰撞检测技术研究 彭 磊 张裕飞 王秀娟 (泰山医学院 信息工程学院 山东 泰安 271016) 摘 要: 碰撞检测是虚拟手术的关键技术,为提高检测速度,满足系统实时性的要求,提出空间剖分和层次包围盒相结合的方法。使用八叉树表示法对虚拟场景进行空间剖分,在叶节点构建层次包围盒。进行碰撞检测时属于不同八叉树节点的几何元素不会相交,否则使用层次包围盒算法继续进行检测,对于有可能相交的几何元素再进行精确相交检测。 关键词: 虚拟手术;碰撞检测;空间剖分;层次包围盒 中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 文章编号:1671-7597(2012)1120029-02 进行碰撞检测时从八叉树的根节点开始,计算两几何元素0 引言 是否属于同一节点,如果不属于同一节点则不相交,如果属于虚拟手术是集医学、生物力学、材料学、计算机图形学、同一节点,递归的到下一级节点进行检查,直到发现两几何元虚拟现实等诸多学科为一体的交叉研究领域。虚拟手术在医学素属于同一叶节点,则需要进一步使用层次包围盒进行检查。 中的应用主要包括:手术计划与过程模拟、术中导航与监护、 2 层次包围盒 手术教学与训练等。碰撞检测是虚拟手术系统中的关键技术,贯穿于虚拟手术的整个过程。 对于八叉树的每个叶节点包含的几何元素,建立层次包围虚拟手术系统中的对象根据材质可分为刚体组织和软件组盒(Bounding Volume Hierarchy ,BVH )。相对于单纯的层次织。骨骼、手术器械等属于刚体组织,而人体的许多器官如肌包围盒技术,使用空间剖分与层次包围盒相结合的方法进行碰肉、血管、肝脏等属于软体组织。以往大部分碰撞检测的研究撞检测,构建的层次树规模更小,计算量更少。层次包围工作都是针对刚体对象的。与刚体相比较,软体组织由于其特殊的物理性质,在外力或某些操作的作用下会发生几何形状、位置甚至数量上的变化,因此基于软体组织的碰撞检测需要更详细的信息和更多的处理。 最简单的碰撞检测方法是对场景中的几何元素进行两两相2交测试,其时间复杂度为O(n ),虽然这种方法可以得到正确的结果,但是当场景中的几何模型稍微增多些,其实时性便无法满足实际的需求。为了尽可能地减少参与相交测试的几何元素的数量,提高系统的实时性,目前碰撞检测技术使用的主要算法有:层次包围盒法,空间分割法,基于网格剖分的方法[1]。但是这些经典的算法也都存在着构造难度大、紧密性差、相交测试复杂、效率低等缺点。 本文采用空间剖分和层次包围盒相结合的方法,简化了几何信息的表示,进行碰撞检测时可排除明显不相交的几何元素,无法排除的再进行精确相交检测,从而减少计算量,加速碰撞检测速度,提高系统实时性。 1 空间剖分技术 整个虚拟手术的场景空间递归的剖分成若干个网格单元,每一个几何元素都属于某个网格单元,处于同一网格单元内的几何元素才有相交的可能,不在同一网格单元的几何元素一定不会相交。采用八叉树的表示方法进行空间剖分。即包含整个场景的立方体作为八叉树的根节点,立方体的3条棱边分别与x ,y ,z 轴平行。递归的将立方体剖分为8个小块,如图1(a )所示,生成8个子节点,直到达到指定的剖分层次为止,如图1(b )所示,每个叶节点包含有限个几何元素。 图1 八叉树表示法 盒包括包围盒和层次树两种数据结构。 2.1 包围盒 包围盒技术是减少相交检测次数,降低碰撞检测复杂度的一种有效的方法。其基本思想是用几何形状相对简单的封闭表面将一复杂几何元素包裹起来,首先进行包围盒之间的相交测试,排除明显不相交的几何元素,无法排除的几何元素,再进一步进行精确的相交测试,从而达到减少相交测试计算量的目的。常见的包围盒类型有:包围球(Bounding Sphere )、沿坐标轴的包围盒(Axis Aligned Bounding Box ,AABB )、方向包围盒(Oriented Bounding Box ,OBB )。离散方向包围盒(k-Discrete Orientation Polytopes ,k-DOPs )等[2],如图2所示。 图2 包围盒 由于虚拟手术对实时性要求较高,本文选择AABB 型包围盒,AABB 是平行于坐标轴的,包含几何元素的最小正立方体。其优点是:1)易于构建,只需要计算所包含几何元素的顶点的x ,y ,z 坐标的最大值和最小值,存储6个浮点数即可;2)相交测试计算量小,相交测试时只需对两个包围盒在三个坐标轴上的投影分别进行比较,最多6次比较运算即可。 2.2 包围盒层次树 包围盒层次树即包围盒的层次结构,层次树的根节点包含某个八叉树叶节点几何元素的全集,向下逐层分裂,直到每个叶节点表示一个基本几何元素。常用的构建策略有自顶向下和自底向上两种。 自顶向下的方法首先建立根结点,利用基于全集的信息递归地将每个节点分裂为两个或多个子集,直至生成只包含一个 基本图元的叶结点为止,从而建立一棵自顶向下的包围盒层次 ( )八叉树结构 ( )节点的剖分

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有

图像识别与人工智能研究所发展规划报告

图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标,特制定图像所相应的学科建设与发展规划,以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 (一)学科基础 图像识别与人工智能研究所(简称图像所)将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点,从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术,承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 (1)目前本学科点共有五个研究方向: “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 (2)本学科点现有科研人员26人,其中教授(含博士生导师)7人,副教授7人。科研教学梯队层次高,年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元,已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 (3)学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。

来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性,智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术,图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础,不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标,进行应用基础和应用技术的研究和开发,重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术,同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是: ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色,承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究,其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与

实验四:基于BSP技术的室内场景渲染和碰撞检测

实验四:基于BSP???碰撞检测 姓名:班级:学号: 一、实验目 掌握BSP?原理; 熟悉Ogr?e中基于S P??法。 二、实验仪器 pc、visua?l studi?o 2010 、实验原理 ?过程 //网上检索B?S P相关 //利 Ogr?e实现基于B SP? 程?实现 ???A PI进行详细说明1、BSP相关? (1)BSP? BSP Trees??B i nar?y Space? Parti?o ning?trees? 二 ? 二 ?。 : ?; 中?光照运算;BSP?预 。 (2)BSP原理? 顺 判定 BSP:二 ?。 ?????? 。 ??定过 ??? 一 ?B S P。 ?上 于 ?件Z Buf?f er?后向前画。

?于?Z B uff?e r?前向后 ? 于后画 ??遮挡而 Z?B uffe?r CUT 而 ?高。 筛选优化 ?进行顺 判?定? 中 ?上?? 过?筛选。 PVS ?减外BSP?过?进行进一 ?筛选优化?。 理?解Po?r tal: ??。Porta?l?于 一? 进行 ? 算 算 ?; 二 法??集合PV?S?候 同 ??? 关 候 ??PVS? 关 ? 。 前 ?D 候?BC?过PVS?测试 A一 ??C U T。

(3)BSP? BSP?流程: 1) ???PVS?信息; 2) ?; 3)??判 ????理; ? 中 判 上级 ?。 4) ????? 理( ) 后 ?理 ; ? 理 ? 后 理? ; 5) ? 判 PVS??中? 进?行。 2、程 实现 ??相API? 详细?说明 多边 A 一 顶 位于多边 组 一 说多边 A位于多边 “前 ”参考左图。 想象一 一 盒 6 组 朝向盒说盒 一“凸多边 ”朝向盒 盒 “凸多边”。 图1.2 让 一 何确定一 图元集合 否一 “凸多边 ” 伪算法 : (1) - 参 : o n –确定一 D 中 相 位置 参考多边 。 –待确定 D 中 。 返 值: 位于多边 哪一边。 功 : 确定一 位于 多边定义 哪一边。

数字图像处理技术的研究现状与发展方向

数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 (山东水利职业学院,山东日照276826) 摘要:随着计算机技术的不断发展,数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词:数字图像处理;特征提取;分割;检索 引言 图像是指物体的描述信息,数字图像是一个物体的数字表示,图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理,它是一门新兴的应用学科,其发展速度异常迅速,应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代,图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业,对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大,而计算机运行处理速度相对较慢,这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高,运行速度大大提高,价格迅速下降,图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机,为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计,在人类获取的信息中,视觉信息占60%,而图像正是人类获取信息的主要途径,因此,和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言,对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]: (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声,改变图像中的亮度和颜色,增强图像中的某些成分与抑制某些成分,对图像进行几何变换等,从而改善图像的质量,以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,以便于计算机进行分析,例如,常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面,如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分,主要有以下三类,即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 (1)图像到图像。图像到图像的处理,其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先,各类图像系统中图像的传送和转换中,总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,衰减次要信息,提高图像的可读性,增强图像中某些特征,使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如,对图像的灰度值进行修正,可以增强图像的对比度;对图像进行平滑,可以抑制混入图像的噪声;利用锐化技

实时视频图像的清晰度检测算法研究教案

实时视频图像的清晰度检测算法研究 2010-12-18 17:11:42 来源:微型机与应用 关键字:实时视频图像背景提取Sobel算子清晰度检测 实时视频图像的质量分析已成为众多应用领域性能好坏的关键因素之一,因此实时视频图像的清晰度检测变得尤为重要。目前针对实时视频图像清晰度检测的研究较少,图像清晰度检测算法的研究对象主要针对静止的图像。现有的图像清晰度检测算法大致分为空域和频域两类。在空域中多采用基于梯度的算法,如拉普拉斯(Laplace)算法、差分平方和(SPSMD)算法、Sobel算子等。此类算法计算简洁、快速、抗噪性能好、可靠性较高。在频域中多采用图像的FFT变换(或其他变换),如功率谱(Power-spectra)算法等[1-2]。此类算法的检测效果好,但计算复杂度高、计算时间长,不适合应用在基于软件实现的实时检测系统中。 当前对实时视频图像的一种重要应用是对运动目标的检测,常用的目标检测方法有帧差法、背景减法、光流法及运动能量法[3],其中最简单而又快捷的方法是背景差法。其基本思想是通过对输入图像与背景图像进行比较来分割运动目标,关键环节是背景图像的提取。目前常用的背景提取方法有多帧图像平均法、灰度统计法、中值滤波法、基于帧差的选择方法、单高斯建模等。参考文献[4]中对以上算法做了充分的研究。 本文是针对实时视频图像的清晰度检测,基于实时视频图像背景基本保持不变的环境。通过比较上述算法,针对实时视频图像的特点,提出一种基于背景提取与Sobel算子相结合的实时视频图像的清晰度检测算法。 1 实时视频图像的清晰度检测算法原理 当视频播放画面超过24帧/s时,根据视觉暂留原理,人眼无法辨别每幅单独的静态画面,看上去是平滑连续的视觉效果。视频中的事物通常分为静止和运动两类,连续多帧画面中保持静止的物体可视为静止的背景,连续多帧画面中位置变化的物体可视为运动的前景。因此,实时视频图像中的每帧图像都可以划分为静止的背景和运动的前景两类区域。由于视频序列图像中运动的前景区域随机变化,引起图像像素点梯度值的随机改变,使得实时视频图像的清晰度检测较难实现。因此,本文的算法是利用实时视频图像中静止的背景区域检测视频序列图像的清晰度,即由背景提取和清晰度检测两部分组成。 1.1 实时视频图像的背景提取

3d碰撞检测技术共30页文档

核心提示:10.3 碰撞检测技术到目前为止,构造的各种对象都是相互独立的,在场景中漫游各种物体,墙壁、树木对玩家(视点)好像是虚设,可以任意从其中穿越。为了使场景人物更加完善,还需要使用碰撞检测技术。 10.3.1 碰撞检测技术简介无论是PC 游戏,还是移动应用, 10.3 碰撞检测技术 到目前为止,构造的各种对象都是相互独立的,在场景中漫游各种物体,墙壁、树木对玩家(视点)好像是虚设,可以任意从其中穿越。为了使场景人物更加完善,还需要使用碰撞检测技术。 10.3.1 碰撞检测技术简介 无论是PC游戏,还是移动应用,碰撞检测始终是程序开发的难点,甚至可以用碰撞检测作为衡量游戏引擎是否完善的标准。 好的碰撞检测要求人物在场景中可以平滑移动,遇到一定高度的台阶可以自动上去,而过高的台阶则把人物挡住,遇到斜率较小的斜坡可以上去,斜率过大则会把人物挡住,在各种前进方向被挡住的情况下都要尽可能地让人物沿合理的方向滑动而不是被迫停下。 在满足这些要求的同时还要做到足够精确和稳定,防止人物在特殊情况下穿墙而掉出场景。

做碰撞检测时,该技术的重要性容易被人忽视,因为这符合日常生活中的常识。如果出现Bug,很容易被人发现,例如人物无缘无故被卡住不能前进或者人物穿越了障碍。所以,碰撞检测是让很多程序员头疼的算法,算法复杂,容易出错。 对于移动终端有限的运算能力,几乎不可能检测每个物体的多边形和顶点的穿透,那样的运算量对手机等设备来讲是不可完成的,所以移动游戏上使用的碰撞检测不可能使用太精确的检测,而且对于3D碰撞检测问题,还没有几乎完美的解决方案。目前只能根据需要来取舍运算速度和精确性。 目前成功商业3D游戏普遍采用的碰撞检测是BSP树及AABB (axially aligned bounding box)包装盒(球)方式。简单地讲,AABB检测法就是采用一个描述用的立方体或者球形体包裹住3D物体对象的整体(或者是主要部分),之后根据包装盒的距离、位置等信息来计算是否发生碰撞,如图10-24所示。 除了球体和正方体以外,其他形状也可以作包装盒,但是相比计算量和方便性来讲还是立方体和球体更方便些,所以其他形状的包装只用在一些特殊场合使用。BSP树是用来控制检测顺序和方向的数据描述。 在一个游戏场景中可能存在很多物体,它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态,一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体,同时还可以节省重要的时间。

图像识别匹配技术原理

第1章绪论 1.1研究背景及意义 数字图像,又称数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常,像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像,这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成,例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等,也可以从任意的非图像数据合成得到,例如数学函数或者三维几何模型,三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止,在国内外的图像处理研究领域,已经报道了相当多的图像配准研究工作,产生了不少图像配准方法。总的来说,各种方法都是面向一定范围的应用领域,也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配,依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位,根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理,而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单,但应用范围较窄,不能直接用于校正图像的非线性形变,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展,人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法,大致可以分为三类:互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法,基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用,而作为一个辅助

人脸检测和识别技术的文献综述

人脸识别技术综述 摘要:在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后,本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法,人脸识别技术的应用前景,并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词:人脸识别;人脸检测;几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展,信息化程度的不断提高,人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求,传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术,也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征,一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分,人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸,并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3],人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较,得

出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理,由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响,在一定程度上增加了图像的噪声,使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量,保证提取特征的有有效性,进而提高识别系统的识别率,在提取特征之前,有必要对图像进行预处理操作;人脸的检测和定位,即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置,并将人脸从背景中分割出来,对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化;最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代,由于人脸识别系统和视频解码的大量运用,人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板,弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon,Allen和Parke为代表,主要研究人脸识别所需要的面部特征;第二个阶段是人机交互识别阶段;第三个阶段是真正的机器自动识别阶段;第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前,国外多所

碰撞检测技术

碰撞检测技术 碰撞检测技术2011-05-06 23:00 技术--引擎2008-09-05 19:50:55阅读251 10.3碰撞检测技术 到目前为止,构造的各种对象都是相互独立的,在场景中漫游各种物体,墙壁、树木对玩家(视点)好像是虚设,可以任意从其中穿越。为了使场景人物更加完善,还需要使用碰撞检测技术。 10.3.1碰撞检测技术简介 无论是PC游戏,还是移动应用,碰撞检测始终是程序开发的难点,甚至可以用碰撞检测作为衡量游戏引擎是否完善的标准。 好的碰撞检测要求人物在场景中可以平滑移动,遇到一定高度的台阶可以自动上去,而过高的台阶则把人物挡住,遇到斜率较小的斜坡可以上去,斜率过大则会把人物挡住,在各种前进方向被挡住的情况下都要尽可能地让人物沿合理的方向滑动而不是被迫停下。 在满足这些要求的同时还要做到足够精确和稳定,防止人物在特殊情况下穿墙而掉出场景。 做碰撞检测时,该技术的重要性容易被人忽视,因为这符合日常生活中的常识。如果出现Bug,很容易被人发现,例如人物无缘无故被卡住不能前进或者人物穿越了障碍。所以,碰撞检测是让很多程序员头疼的算法,算法复杂,容易出错。 对于移动终端有限的运算能力,几乎不可能检测每个物体的多边形和顶点的穿透,那样的运算量对手机等设备来讲是不可完成的,所以移动游戏上使用的碰撞检测不可能使用太精确的检测,而且对于3D碰撞检测问题,还没有几乎完美的解决方案。目前只能根据需要来取舍运算速度和精确性。

目前成功商业3D游戏普遍采用的碰撞检测是BSP树及AABB(axially aligned bounding box)包装盒(球)方式。简单地讲,AABB检测法就是采用一 个描述用的立方体或者球形体包裹住3D物体对象的整体(或者是主要部分),之后根据包装盒的距离、位置等信息来计算是否发生碰撞,如图10-24所示。 除了球体和正方体以外,其他形状也可以作包装盒,但是相比计算量和方 便性来讲还是立方体和球体更方便些,所以其他形状的包装只用在一些特殊场 合使用。BSP树是用来控制检测顺序和方向的数据描述。 在一个游戏场景中可能存在很多物体,它们之间大多属于较远位置或者相 对无关的状态,一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体,同时还可以节省重 要的时间。 如果使用单步碰撞检测,需要注意当时间步长较大时会发生两个物体完全 穿透而算法却未检测出来的问题,如图10-25所示。其解决方案是产生一个4D 空间,在物体运动的开始和结束时间之间产生一个4D超多面体,用于穿透测试。 图10-24 AABB包装盒图10-25碰撞检测的单步失控和4D测试 读者在程序开发初期有必要对碰撞检测有一个初步的估计,以免最后把大 量精力消耗在碰撞检测问题上,从而降低了在基础的图形编程之上的注意力。 10.3.2球体碰撞检测 真实的物理模拟系统需要非常精确的碰撞检测算法,但是游戏中常常只需 要较为简单的碰撞检测,因为只需要知道物体什么时候发生碰撞,而不用知道 模型的哪个多边形发生了碰撞,因此可以将不规则的物体投影成较规则的物体 进行碰撞检测。 球体只有一个自由度,其碰撞检测是最简单的数学模型,我们只需要知道 两个球体的球心和半径就能进行检测。 那么球体碰撞是如何工作的?主要过程如下。 n计算两个物体中心之间的距离,并且将其与两个球体的半径和进行比较。

图像识别技术综述,计算机智能前沿课程的论文

图像识别技术综述杨列 20821152 摘要 本文对图像识别的基本方法,并展望了图像识别技术所面临的问题及发展方向。 1. 前言 图像识别所研究的问题,是如何用计算机代替为人自动去处理大量的物理信息,解决人类生理器官所不能识别的问题,从而从部分上代替人的脑力劳动。图像的含义也比较广泛,最早是指图片,后来把如声波的波形图也归为图像。具体来说,图像可以是各种图画,字符,声波信号,透视胶片,空间物体。综合来说,又可以分为直观视觉图像(图案,文字)和间接转换图像(声音,心率等)两类。 由于图像识别涉及许多学科,图像本身含义也相当广泛性和丰富性,本文只从由光学采集器获得二维灰度图像的识别的几个重要方面做一些综述。t. 2. 图像识别方法 2.1图像识别的基本方法及特点 图像识别的方法很多,可概括为三种:统计(或决策理论)法,结构(或句法)方法和神经网络法。[1] 对于一幅实际图像来说,目标和背景常常不是线性可分的,统计法是一种分类误差最小的方法。它以数学上的决策理论为基础,根据这种理论建立统计学识别模型。其基本模型是对研究的图像进行大量的统计分析,找出规律性认识,提出反映图像本质特点的特征进行识别。如Bayes模型和马尔科夫(MRF)模型。但是统计方法基本严格的数学模型,而忽略了图像中被识别对象的空间相互关系,即结构关系,所以当被识别物体的结构特征为主要特征时,用统计方法便会很难识别。 句法识别是对统计识别方法的补充,统计方法用数值来描述图像的特征,句法方法则是用符号来描述图像特征的。它模仿了语言学中句法的层次结构,采用分层描述方法,把复杂图像分解为单层或多层的简单子图像,主要突出识别对象的结构信息。模式识别是从统计方法发展起来的,而句法方法更扩大了模式识别的能力,使其不仅限于对象物的分类,而且用于景物的分析与物体结构的识别。 神经网络方法是指用神经网络的算法对图像进行识别的方法,神经网络系统是由大量简单的处理单元(神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特性,是人脑神经网络系统的简化,抽象和模拟。句法方法侧重于模拟人的逻辑思维,而神经网络侧重于模拟和实现人的认知过程中的感知觉过程,形象思维,分布式记忆和自学自组织的过程,与符号处理是一种互补的关系。但神经网络具有大规模并行,分布式存储和处理,自组织,自适应和自学习的能力,特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息处理问题。 2.2 其它图像识别方法 模糊集(Fuzzy Set)识别方法。在模式识别,自动控制等方面有广泛应用。在图像识别中,有些问题极其复杂,很难用一些确定的标准作出判断。人脑的识别精度不高,却能够用一些不够精确,也即模糊的概念准确地辨识复杂事物的特征,怎样用不太精确的方式来描述复杂的系统,怎样建立合理的数学模型来研究模糊现象,并能快速准确地进行识别,就是模糊识别法研究的目的。 标记松弛法(Relaxation Labeling) [2]是另一种采用符号来描述图像特征的识别方法,在这种方法中,处理对象一般称为目标,而描述目标的符号则称为标记,标记松弛法先对目标给定一组不确切的标记,通过迭代运算[3]逐次更新标记,最后求得这组目标的较为确切的标记集,算法的整个过程与人对某一事物的猜测推理过程相类似。由于以迭代方式进行,所以易于实现,但所缺点是计算量太大[4],只有采用并行处理的方法,标记松弛法才能充分发挥它的作用。 此外,还有实用性很强的识别方法,就是模板匹配(Template Matching)法,模板匹配法是按

基于GJK的凸体快速连续碰撞检测研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a52852323.html, 基于GJK的凸体快速连续碰撞检测研究 作者:刘丽等 来源:《河北科技大学学报》2014年第05期 摘要:针对一段时间内的多个运动物体之间的碰撞检测,提出一种基于距离算法(GilbertJohnsonKeerthialgorithm,GJK算法)的凸体快速连续碰撞检测算法,该算法主要通过判断一段时间内两物体之间的最小距离是否为零来检测碰撞发生情况。首先利用GJK算法在有限步骤内计算得到最小距离,检测两物体是否发生碰撞;若两物体发生碰撞,进而利用raycasting算法确定发生碰撞的精确位置,根据环境要求做出相应响应,调整运动物体位置。仿真结果表明,对多个运动物体间的连续碰撞检测,该算法有较高的实时性和准确性。 关键词:连续碰撞;GJK算法;运动物体;碰撞检测;凸体 中图分类号:TP391.9文献标志码:A Abstract:This paper presents a fast continuous collision detection algorithm to dealing with moving multiple convex objects within a period of time, which is based on the GilbertJohnsonKeerthi algorithm. The algorithm is determined by whether the minimum distance between the two objects within a period of time is zero to detect the occurrence of a collision. First,the algorithm utilizes GJK algorithm to calculate the minimum distance between the two objects and to detect the collision in finite steps. If two objects collide, then, determine the precise collision position of two objects based on the raycasting algorithm, and respond according to the environmental requirements, adjust two objects' location. The simulation results show that this algorithm has high realtime and accurate characteristics for continuous collision detection between multiple moving objects. Key words:continuous collision; GilbertJohnsonKeerthi(GJK) algorithm; moving objects; collision detection; convex objects 碰撞检测在计算机图形学、CAD/CAM、虚拟现实、虚拟制造、三维游戏等诸多领域都有广泛的应用,是提高虚拟场景物理真实感的关键问题之一[14]。按照场景模式不同,碰撞检测主要分为静态检测和动态检测。动态检测针对场景中至少存在一个运动物体的情况;根据碰撞检测方式的不同,动态检测分为离散检测和连续检测[5]。离散碰撞检测算法是对运动物体进 行取样检测,因此容易造成漏检测,进而产生穿透现象[6]。针对两物体间的穿透现象,连续 碰撞检测算法通过对一段连续时间内物体的运动过程进行建模,判断两物体之间的碰撞情况,可以很好地解决漏检测问题[6],但计算量相对较大。目前,虚拟环境的场景复杂度越来越 高,对碰撞检测的实时性及准确性的要求也越来越高。因此,提高检测实时性及准确性是连续碰撞检测要解决的关键问题。

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