报告人：王鹏飞
报告题目：基于局部稀疏表示的三维模型识别算法研究
内容提要：随着三维扫描技术、三维建模软件和互联网的快速发展，三维模型的种类和数量得到了迅猛增长，大量三维模型数据库应运而生。由于代表不同内容的三维模型具有不同的表面属性和几何拓扑结构，仅依赖手工对其分类需要耗费大量时间，因此迫切需要寻找快速有效的三维模型识别算法。基于局部稀疏表示的三维模型识别算法首先利用SDF特征描述符从三维模型提取特征向量，然后根据最近邻原则，在训练模型中找到与测试模型特征向量最为接近的k个模型，再用这k个模型的特征向量对测试模型的特征向量进行稀疏表示，最后通过稀疏表示的系数和重构残差确定测试模型的类别。实验结果表明，与其他识别算法相比，该算法具有简单、准确率高、鲁棒、易于实现等优点。
报告人：穆春华
报告题目：基于工业化水产养殖的残饵识别方法
内容提要：通过计算机视觉技术，提取残饵特征，运用机器学习算法对残饵图像识别。首先，工业相机采集残饵视频，通过图像预处理，获得残饵和杂质（主要是粪便）的分割图像；其次，分析残饵和杂质特点，提取残饵面积、周长平方面积比、凸壳面积、最小外接椭圆离心率、偏转角、骨架数六个特征，获得样本数据；然后，运用决策树和SVM算法对样本数据做分类识别，实验结果表明，对残饵识别两种算法都有较高的准确率。
报告时间：2014年10月24日下午1:30开始
报告地点：石麟-602
欢迎广大老师和同学参加报告会！
信息科学与工程学院
2014年10月23日
