面向非刚体形变的三维形状表示与分析关键技术研究

Shape is one of the fundamental attributes of objects in the real world. Shape variations not only exist in inter-object differences, but are also reflected by various non-rigid intra-object deformations. This phenomenon brings challenges to the task of effectively managing and analyzing shape media. Some problems still remain in aspects such as representing non-rigid deformed 3-D shapes, measuring shape similarity and computing shape correspondence. Aiming at solving these problems, in this proposal, we conduct research on the key issues in representing and analyzing non-rigid deformed 3-D shapes. First, we propose to robustly represent non-rigid deformed shapes by unifying global and local features. Then we build a metric learning model to enhance the shape similarity metric. Also an active learning based graph matching framework is proposed to improve the performance of the shape correspondence model. Finally, based on the aforementioned techniques, a system for managing and analyzing shape media is thereof built, where we can retrieve, classify and match non-rigid deformed 3-D shapes effectively and efficiently.

形状是客观世界物体的基本属性之一。不同物体形状之间不但千差万别，即使对同一物体来说，其自身的非刚体形状变化也极其丰富。这给高效地管理与分析形状媒体带来了挑战。现有形状分析研究工作在非刚体形状表示、形状相似度衡量、形状对应关系计算等方面中还有很多问题亟待解决。针对这些问题，本课题拟深入研究非刚体形变下的三维形状表示方法，具体内容包括：通过联合整体与局部特征来构造更为鲁棒的形状表示模型；构建度量学习模型来增强形状相似度量的区分性；构造基于主动学习的图匹配算法，提高三维形状对应关系计算模型的性能；建立三维形状媒体管理与分析系统，实现对具有非刚体形变的三维形状进行有效的检索、分类与匹配。

客观世界物体的非刚体形变蕴含着丰富的空间与几何信息。对其进行充分地发掘和利用，对表示与分析非刚体形变模式具有重要意义。本课题开展了三维形状的表示与分析研究，具体包括拓扑错误纠正、形状鲁棒表示等主要研究内容。提出了一种婴儿脑皮质曲面上拓扑错误自动检测与修正方法，解决了脑皮质曲面重构过程中的拓扑正确与解剖正确的一致性问题。提出了一种基于弹性二次曲面的形状鲁棒表示与去噪方法，解决了曲面表示与去噪过程中的“去噪保征”的问题。欧式空间中三角面形表示的三维形状本质上就是图结构（graph structure）。在图谱理论（spectral graph theory）支撑下，通过构建锚点图（anchor graph）模型，并利用主动学习技术设计了高效快速的半监督学习算法，对高维特征空间中的数据进行分类和降维。上述研究成果发表于MICCAI、Neurocomputing等领域内著名国际会议和知名国际期刊共四篇。受上述形状分析研究启发，本课题对图像/视频等客体的空间几何信息进行发掘，在图像增强、视频分析与机器学习等方向上开展了深入研究，提出了空间引导下自适应图像增强的系列算法、基于主动学习的视频行人再识别算法、基于半监督学习的视频标注算法，研究成果发表/录用于IEEE Multimedia、Signal Processing、Multimedia Tools and Applications、Multimedia Systems、Information Sciences等SCI检索期刊共五篇。