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公开(公告)号：CN111814804A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010450027.6
申请日：2020-05-25
申请人： 武汉纺织大学
摘要： 本发明提供了一种基于GA-BP-MC神经网络的人体三维尺寸信息预测方法及装置，其中，方法中包括：S10形成训练样本集，训练样本集中每一组训练数据包含多个输入参数和一个目标三维尺寸；S20构建一多输入、含多个隐含层的BP网络模型；S30利用GA算法(遗传算法)优化BP网络模型初始的权值和阈值，得到最优的个体的权值和阈值；S40基于最优的个体的权值和阈值及形成的训练样本集对BP网络模型进行训练，确定模型参数；S50将包含用户的特征信息、预设部位的二维尺寸及预设部位相对于身高的比例系数的测试数据输入训练好的GA-BP网络模型中得到预设部位的三维预测尺寸；S60将三维预测尺寸输入MC模型中进行修正得到修正后的三维尺寸信息，完成对预设部位三维尺寸信息的精确预测。
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公开(公告)号：CN111783793A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010501542.2
申请日：2020-06-04
申请人： 武汉纺织大学
IPC分类号： G06K9/46
摘要： 一种色卡图像数据快速提取方法，包括打开一幅包含色卡的图像；输入色卡所包含色样的行数M和列数N；提取色卡色样区域的标记点坐标；依据行数M、列数N和标记点坐标计算每个色样中心点坐标；设定提取正方形区域的边长像素数X；针对每个色样，以中心点为参考，生成待提取的正方形区域，并利用纯色填充，以便于观察；判断每个色样的提取区域是否都位于色样颜色的内部，若否，则返回调整正方形区域的边长像素数X，若是，则计算每个色样提取区域内的颜色均值Rmean、Gmean和Bmean；设定色样数据输出顺序为按行或按列排列；输出色卡图像数据，完成色卡图像数据提取。该方法能够有效应对色卡图像的形变问题，实现色卡图像数据的快速提取。
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公开(公告)号：CN111750994A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010501555.X
申请日：2020-06-04
申请人： 武汉纺织大学
IPC分类号： G01J3/28
摘要： 本发明公开了一种基于数码相机成像模型的光谱测量方法，包括测量获得训练样本集的光谱数据Rtrain；测量获得实际应用环境中光源的光谱功率分布和测量对象方向的照度；选取合适拍摄参数，拍摄获得测量对象的数字图像，提取测量对象的raw响应值Dtest；依据数码相机成像模型，预测训练样本集在拍摄参数下的raw响应值Dtrain；利用训练样本集的预测raw响应值和对应的光谱数据Rtrain，计算光谱估计矩阵Q；利用光谱估计矩阵Q，估计测量对象的光谱Rtest；完成光谱测量，最终得到测量对象光谱数据。
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公开(公告)号：CN110930503A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911234310.9
申请日：2019-12-05
申请人： 武汉纺织大学
摘要： 本发明提供了一种服装三维模型建立方法、系统、存储介质及电子设备，其方法包括：拍摄一组着装状态下服装表面的图像序列，该图像序列的任意两幅相邻图像的拍摄角度小于等于预设角度；对所述图像序列进行目标识别，得到含有服装信息的目标点坐标，根据所述目标点坐标对所述图像序列进行裁剪得到目标图像序列；对所述目标图像序列进行迭代计算得到服装稀疏点云；对所述服装稀疏点云进行稠密重建；若所述服装稠密点云生成的三维模型中存在孔洞，则对孔洞进行点云插值得到完整的服装三维模型。本发明有效提高特征点匹配的精度，在进行服装三维模型重建的过程中能够获得更好的服装细节。
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公开(公告)号：CN110717297A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910969172.2
申请日：2019-10-12
申请人： 武汉纺织大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F113/12
摘要： 本发明提供了织物仿真模型的建立方法、系统、存储介质及电子设备，其方法包括：获取初始时刻的织物曲面，将织物曲面根据材料属性的不同离散成大小不同的四边形网格面片；分析各个四边形网格面片的重心的初始坐标；根据初始坐标计算初始黎曼度规张量和初始黎曼曲率张量；以初始时刻为起始，依次根据当前时刻的黎曼度规张量和黎曼曲率张量计算内部变形能量，结合受力分析，计算下一时刻的重心的坐标位置；根据坐标位置建立织物仿真运动模型。本发明将织物放在弯曲的黎曼流形空间中进行研究，发明成果采用非欧几何理论可以完善现有的织物建模理论和方法，弥补欧氏空间中织物建模复杂、收敛速度慢、稳定性差、仿真效果不佳等不足。
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公开(公告)号：CN108648228A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810469982.7
申请日：2018-05-16
申请人： 武汉纺织大学
摘要： 本发明公开了一种双目红外人体尺寸测量方法及系统，属于计算机视觉三维测量技术领域，包括双目相机标定、视觉差图像获取、空间三维坐标计算、深度信息获取、人体三维信息计算和多目标的精度优化算法，相比现有人体三维测量技术，可实现非接触式的快速精准的人体三维信息测量，提高了测量的效率。
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公开(公告)号：CN106228173A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201510305873.8
申请日：2015-06-02
申请人： 武汉纺织大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6211
摘要： 一种基于空间统计的取证数据约简方法，该方法包括静态取证数据约简和动态取证数据约简两个部分，首先根据取证的需要，对于已采集到的数据进行特征化描述，经过所述特征化描述的数据能够映射到多维空间中，同时能够体现数据的本质特征；接下来，将取证数据映射为空间中的点，将映射后的点分割为多个数据集，对所述数据集分别进行约简处理；然后，采用局部Haussdorff的取证数据约简算法对所述数据集进行约简；最后，对约简效果进行评价。该方法能够在尽可能不损失原始取证数据集价值的前提下，大大降低取证数据规模，从而提高了数字取证的效率。
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公开(公告)号：CN118736171A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410877806.2
申请日：2024-07-02
申请人： 武汉纺织大学
IPC分类号： G06T19/20 , G06Q30/0601 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于虚拟试衣技术领域，涉及一种基于全局外观流与可变卷积技术的跨体态的虚拟试衣方法。虚拟试衣方法：预处理目标人物图T和模特图M，获取标签T*和M*；基于所述标签，提取特征图并计算全局风格向量S；利用S和特征图生成注意力图和服装外观流；通过高维特征采样和Decoder还原，得到模特服装在目标人物身上的图像Mwc，同时，确定目标人物的保留区域Tp和待生成区域Tm；将Mwc、Tp、Tm输入纹理转换网络，生成虚拟试衣效果图Ttryon。本发明有效应对了模特图与目标人物图不在同一感受野内的情况。
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公开(公告)号：CN118690854A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410902417.0
申请日：2024-07-07
申请人： 武汉纺织大学
IPC分类号： G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F18/22 , G06N3/092
摘要： 本发明提出了一种基于生成式AI的结构化歌词‑旋律生成方法和系统，包括两个关键模块：主题到歌词生成(Theme‑to‑Lyric,TTL)和结构识别与优化(Structure Identification and Optimization,SIO)。TTL模块利用大规模语言模型生成高质量的中英文歌词，并通过与用户的互动不断优化歌词内容，以满足用户的个性化需求。SIO模块通过分析和提取音乐中的结构特征，确保生成的旋律符合音乐理论的基本规则，增强音乐作品的层次感和情感表达。本发明的优势在于，通过引入TTL模块和SIO模块的协同工作，实现了对歌词和旋律的高效生成和优化。生成的音乐作品不仅具有合理的结构和连贯性，还能够在实际应用中达到更高的质量标准，推动了音乐创作领域的智能化和自动化进程。
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公开(公告)号：CN118365563A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410491940.9
申请日：2024-04-23
申请人： 武汉纺织大学
IPC分类号： G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及一种壁画图像修复模型构建、壁画图像修复方法和设备。该壁画图像修复模型构建方法包括：获取完整图像和遮罩图像；根据完整图像和遮罩图像生成缺失图像；基于完整图像和缺失图像对预设模型进行训练，获得壁画图像修复模型，其中，预设模型包括生成模块和鉴别模块，生成模块包括依次连接的第一编码器、带有协调注意力机制的聚合上下文转换模块以及第一解码器，生成模块用于根据缺失图像生成修复图像，鉴别模块基于U‑net架构构建，鉴别模块用于根据修复图像和完整图像进行鉴别损失计算。本发明的技术方案构建的模型可以基于具有一定缺陷的壁画图像进行更准确、高效的修复图像生成。
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