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公开(公告)号：CN118015186A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410076029.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，具体涉及一种基于材质和阴影建模的未标定光度立体表面重建方法，首先将RGB图像输入到具有局部与全局特征融合的光照估计模型中预测每张图像的光照方向和强度，同时将像素位置编码后输入到表面MLP网络获取深度、空间变化权重和漫反射率，然后基于各向异性高斯函数计算不同材质的镜面反射率，接着使用阴影模型来处理阴影区域，之后基于渲染公式得到重建图像，最后构建重建图像与原始图像的损失函数以无监督方式训练优化得到准确的表面法向量、光照方向和强度。与现有技术相比，本发明能表示任意材质的镜面反射和有效降低阴影区域的法线估计误差，因此能够更准确地估计表面法线。
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公开(公告)号：CN118013085A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410054482.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/909
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于局部向量量化的近似最近邻搜索方法，首先在原始向量数据集中执行K‑means聚类算法，将得到的簇类中心用于初始化第一层码本，通过计算所有向量与其距离最近的码字的残差来得到一层的残差向量，继续在第一层的残差向量中执行k‑means算法初始化第二层的码本，以此类推，得到初始化后的L层码本，接着在每两层码本之间引入一个系数矩阵，两层的码本和系数矩阵联合训练直到收敛，获得层次量化结构所需要的码本和系数矩阵，然后利用这个层次量化结构来产生用于高效近似距离计算的编码，最后在编码后的向量中执行近似最近邻搜索。本发明有效的降低了量化误差以及提高了最终近似最近邻的搜索精度。
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公开(公告)号：CN117911620A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410076273.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及三维视觉技术领域，具体涉及一种基于神经逆渲染和相互反射建模的光度立体表面重建方法，无需借助特殊仪器对物体标定光照，只通过光照网络模型得到光照方向和强度，再基于图像信息通过利用网络模型预测光照并基于表面法线和表面反射的多层感知网络进行神经逆渲染来重建图像，然后通过优化重建损失来得到准确的表面法线，同时本发明还通过利用相互反射模型处理一些具有复杂几何物体表面存在的相互反射问题，更进一步降低表面法线估计误差。本发明。解决了现有的光度立体表面重建方法的需要借助真实法向量和光照信息才能增强重建准确度的技术问题。
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公开(公告)号：CN117874102A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410056050.5
申请日：2024-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于非空倒排多索引结构的近似最近邻搜索方法，在IVFADC检索系统的倒排索引结构基础上进行改进，将IVFADC检索系统第一阶段的倒排表定位视为一个独立的最近邻搜索问题，并基于乘积量化的近似最近邻搜索方法解决。具体的，在IVFADC倒排索引结构的基础上，通过乘积量化对索引倒排列表的聚类中心进行量化编码，倒排列表的索引由原来的聚类中心转变成了相应的乘积量化编码，通过乘积量化的非对称距离以及距离查找表机制，能够提升第一阶段倒排表的定位效率，此外，与原始的倒排多索引相比，本发明方法避免了空表的产生，因此降低了存储倒排多索引结构所需的内存空间。
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