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Abstract ：
物体表面三维重建技术已经被越来越多地应用在各个行业。物体表面重建有各种各样的方法，如利用激光扫描的结构光法和利用立体视觉原理的双目或多目法。随着计算机立体视觉的快速发展，利用双目或多目视觉原理进行表面重建的技术越来越完善。本文研究了双目重建原理和算法，并将其应用在人面部，进行了逼真的人面部三维重建。 双目立体视觉是指从两个角度观察同一个目标，以获取在不同视角下的感知图像，通过成像几何模型计算图像像素之间的位置视差来获取目标的三维信息的方法。该技术的实现分为相机标定、图像获取、特征提取、立体匹配和三维重建几个部分。本文首先采用两部型号相同的相机和光源搭建了双目立体视觉成像系统，并且通过建立相机的线性成像模型，对两个角度拍摄得到的图像进行标定；其次利用两幅图像上对应像素的灰度相关性进行匹配，进而建立稠密的匹配点对；再利用标定矩阵进行运算，得到物体表面稠密点集的三维坐标；最终通过OpenGL进行逼真的三维绘制。 本文在尝试了对稀疏的边缘图像进行重建，证明了方法的可行性后。改用人面部图像进行稠密匹配，从而完成双目视觉下人面部的表面重建。在初步完成双目视觉成像系统和表面重建算法的基础上，通过添加一部型号相同的相机构建了一个多目立体视觉系统，其重建结果明显优于双目视觉重建。
Keyword ：
立体视觉双目视觉多目视觉立体匹配三维重建
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| GB/T 7714 | 赵明浦 . 基于双目立体视觉的物体表面三维重建方法的研究 [D]. , . |
| MLA | 赵明浦 . "基于双目立体视觉的物体表面三维重建方法的研究" . , . |
| APA | 赵明浦 . 基于双目立体视觉的物体表面三维重建方法的研究 . , . |
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Abstract ：
A new method by combining wavelet packet transform with kernel learning algorithms is proposed to estimate the mental fatigue state in this paper. The first step of this method is to investigate the impact of long term mental arithmetic task on psychology and physiology of subjects by subjective self-reporting measures, action performance test, power spectral indices of HRV and wavelet packet parameters of EEG. The second step is to calculate the wavelet packet features of all EEG data segments, including relative wavelet packet energy parameters in four frequency bands, wavelet packet entropy and three ratio indices. Finally, kernel principal component analysis (KPCA) and support vector machine (SVM) are jointly applied to differentiate two mental fatigue states. The investigation suggests that the joint KPCA-SVM method is able to effectively reduce the dimensionality of the feature vectors, speed up the convergence in the training of SVM and achieve higher classification accuracy (88%) of the mental fatigue state. Hence KPCA-SVM could be a promising model for the estimation of mental fatigue.
Keyword ：
electroencephalogram (EEG) heart rate variability (HRV) kernel learning algorithm Mental fatigue support vector machine (SVM) wavelet packet
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| GB/T 7714 | Zhang, Chong , Zheng, Chong-Xun , Zhao, Ming-Pu et al. ESTIMATION OF MENTAL FATIGUE BASED ON WAVELET PACKET PARAMETERS AND KERNEL LEARNING ALGORITHMS [J]. | INTERNATIONAL JOURNAL OF WAVELETS MULTIRESOLUTION AND INFORMATION PROCESSING , 2008 , 6 (5) : 719-737 . |
| MLA | Zhang, Chong et al. "ESTIMATION OF MENTAL FATIGUE BASED ON WAVELET PACKET PARAMETERS AND KERNEL LEARNING ALGORITHMS" . | INTERNATIONAL JOURNAL OF WAVELETS MULTIRESOLUTION AND INFORMATION PROCESSING 6 . 5 (2008) : 719-737 . |
| APA | Zhang, Chong , Zheng, Chong-Xun , Zhao, Ming-Pu , Yu, Xiao-Lin . ESTIMATION OF MENTAL FATIGUE BASED ON WAVELET PACKET PARAMETERS AND KERNEL LEARNING ALGORITHMS . | INTERNATIONAL JOURNAL OF WAVELETS MULTIRESOLUTION AND INFORMATION PROCESSING , 2008 , 6 (5) , 719-737 . |
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Abstract ：
随着经济全球化的发展，战略联盟的地位逐渐上升。在时代发展的今天，企业越来越多地采用建立战略联盟的方式进行企业合作。本文以X公司与三个非营利性医院进行大型影像设备的“投资合作”模式为案例，运用企业战略联盟的运作和管理理论，分析小企业与非营利性医院进行合作的特点，在战略计划、寻求合作伙伴、联盟的谈判阶段、联盟终止等四个管理方面进行总结，最后得出结论，完善今后的企业与非营利性医院的战略联盟运作与管理。 首先，本文对X公司与医院进行大型医疗设备投资合作的背景进行了介绍，明确本文旨在通过对X公司与三家医院进行“投资合作”的联盟合作案例，利用战略联盟的理论提炼出特点，建立了本文的研究背景和意义，明确了本文的研究思路方法以及内容框架。其次，对相关的理论及文献进行了述评。主要包括了战略联盟理论，以及企业与医院间联盟合作的相关理论研究。第三，对X公司的联盟合作的三个案例进行了描述，包括了与G县中医院、G县T医院、L县中医院三家医院进行联盟“投资合作”的具体管理案例，分析归纳了当前X公司进行联盟合作中主要存在的联盟合作管理及治理问题。第四，结合三个典型案例的分析，建立起X公司今后进行联盟合作的管理体系，包括了战略计划分析、联盟伙伴选择、联盟谈判、联盟终止管理四个方面的管理体系内容。形成了有利于X公司未来市场竞争中建立联盟合作、管理联盟合作的系统性框架和过程内容。最后，结合新的X公司联盟合作建立体系，从联盟合作伙伴间关系管理、联盟合作风险控制、合作外部环境应对、联盟合作稳定性等几个方面提出了具体的联盟合作治理对策与建议。
Keyword ：
非营利性医院 企业合作 医疗设备投资 影像设备 战略联盟
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| GB/T 7714 | 赵明浦 . 基于“投资合作”模式的X公司联盟管理问题研究 [D]. , . |
| MLA | 赵明浦 . "基于“投资合作”模式的X公司联盟管理问题研究" . , . |
| APA | 赵明浦 . 基于“投资合作”模式的X公司联盟管理问题研究 . , . |
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