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期刊信息/Journal information
计算机辅助设计与图形学学报
计算机辅助设计与图形学学报

吴恩华

月刊

1003-9775

jcad@ict.ac.cn

010-62562491；62600342

100190

北京2704信箱

计算机辅助设计与图形学学报/Journal Journal of Computer-Aided Design & Computer GraphicsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1989年，是我国CAD和计算机图形学领域第一个公开出版的学术刊物，原为季刊，1996年起改为双月刊，从2000年起改为月刊。 该刊以快速传播CAD与计算机图形学领域的知识与经验为目的，刊登有创新的学术论文，报导最新科研成果和学术动态，及时反映该领域发展水平与发展方向。 该刊面向全国，聘请了我国CAD和计算机图形学学术界的知名学者、专家参加刊物的编委会，具有权威性和代表性。 读者对象为从事CAD和计算机图形及其他有关学科的科研、工程技术人员及高等院校师生。 被《中文核心期刊要目总览》第三版定为我国计算技术、计算机类核心期刊；被中国科学技术信息研究所接受为中国科技论文统计与分析用刊；被中国科学引文数据库、《中国学术期刊文摘》、《电子科技文摘》收录。从1996年起，每期由清华大学国家光盘工程中心全文收录到《中国学术期刊(光盘版)》中。从1996年开始被美国的工程索引(EI)收录。从1999年起被英国SA，INSPEC(Computer & Control Abstracts)及俄罗斯文摘杂志收录。
正式出版
收录年代

    基于结构化潜码引导NeRF的语音驱动人脸重演

    谢志峰郑迦恒王吉梁佳佳...
    1616-1624页
    查看更多>>摘要：语音驱动的人脸重演的目标是生成与输入语音内容相匹配的高保真人脸面部动画。然而，由于音频与视频模态之间存在鸿沟，当前方法难以实现高质量的面部重演。针对现有方法保真度低、唇音同步效果差等问题，提出一种基于结构化潜码引导隐式神经表示的语音驱动人脸重演方法，以人脸点云序列作为中间表示，将语音驱动人脸重演分解为跨模态映射和神经辐射场渲染两大任务分别解决。首先，通过跨模态映射从音频预测人脸表情系数，利用人脸三维重建技术获得人脸身份系数;然后，基于3DMM模型合成人脸点云动画序列;接着，使用顶点位置信息构建结构化隐式神经表示，回归场景中每个采样点的密度和颜色值;最后，通过体绘制技术渲染人脸RGB帧，并装配到原图像中。在多个时长为3～5 min的单人演讲视频上的可视化比较、量化评估、主观评估等实验结果表明，文中所提方法在唇音同步效果与图像生成精度上优于AD-NeRF等方法，能够实现高保真语音驱动人脸重演。

    音频驱动人脸重演隐式神经表示神经辐射场跨模态

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    基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络

    缪永伟张跃耀王海鹏刘复昌...
    1625-1635页
    查看更多>>摘要：针对形状全局表面隐式场学习的点云曲面重建中通常缺乏形状表面局部细节的问题，采用基于面片的分片表示并训练三维形状的局部符号距离场，提出一种基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络。以离散点云数据为输入，首先采用最远点采样策略得到表征形状球形面片的初始中心位置和半径;然后分别计算每个面片内各采样点相对面片中心的偏移值，并将其作为采样点的相对位置，其中，处于重叠区域内的面片采样点具有多个相对位置;在神经网络编码器中，利用邻域点聚合模块将各相对坐标编码为256维隐向量，以提取相邻采样点的特征信息，并对每个形状面片中的采样点隐向量进行最大化操作，以表征该面片的隐特征;在神经网络解码器中，利用多层全连接残差特征解码模块进行解码，得到各采样点相对位置的形状符号距离值，而对位于不同面片重叠区域内采样点的符号距离值进行加权求和，得到其相应的符号距离值;最后利用Marching Cube算法提取采样点符号距离值的零等值面，得到三维形状网格模型。在ShapeNet，ABC和Famous这3个数据集上的实验结果表明，所提网络在有效地重建形状整体结构的同时，能很好地保持其形状表面细节;在ShapeNet数据集上，IoU指标为83。9，CD指标为0。032，取得了比DeepSDF、占用网络和卷积占用网络更好的重建结果。

    点云三维重建符号距离场邻域点聚合残差学习

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    混合注意力机制的非刚性三维点云模型对应关系计算

    杨军张思洋吴衍
    1636-1646页
    查看更多>>摘要：针对非刚性三维点云模型对应关系构建中后处理过程计算复杂、算法泛化能力较差的问题，提出一种采用混合注意力机制并以无监督学习的方式计算对应关系的算法。首先引入点对特征改进边缘卷积，使提取的特征蕴含点与点之间更多的相似位姿信息;然后构建以余弦相似度计算为核心的混合注意力优化模块，将模型间特征相似的部分编码为相似度矩阵;最后，直接利用相似度矩阵与坐标信息双向重建对应的模型，获取最终的对应关系结果。在SURREAL，SHREC'19，SMAL和TOSCA数据集上的定性和定量实验结果表明，所提算法与CorrNet3D算法相比，在利用原始模型与重建模型之间的欧几里得距离衡量对应关系误差时，平均误差在SHREC'19和TOSCA数据集上分别减少了 0。19和5。00，在容忍误差为10％时对应关系准确率分别提高了 9。26个百分点和20。41个百分点，且在不同数据集上具有良好的泛化能力。

    三维点云模型对应关系无监督学习混合注意力相似度矩阵

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    用于连续碰撞检测的线性动态分离轴算法

    张然杨子辉孙国民陶桂花...
    1647-1652页
    查看更多>>摘要：针对连续碰撞检测的检测效率低的问题，为了减少三角形基元检测数量，基于分离轴理论提出一种使用线性动态分离轴的快速连续碰撞检测算法。在三角形对运动前后，利用迭代算法各找到一条分离轴，将其构造为线性动态分离轴;然后剔除在动态分离轴上的投影始终不相交的三角形对;最后对无法剔除的三角形对使用其他剔除算法或者传统算法。在多个可变形基准模型上的实验结果表明，所提算法的基础检测剔除率超过89％，在精确检测阶段具有更高的检测效率。

    连续碰撞检测分离轴理论线性动态分离轴可变形模型

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    融合时间卷积网络的空间自适应运动风格迁移方法

    张凤全李凭辙雷劼睿
    1653-1662页
    查看更多>>摘要：针对人体运动生成方法严重依赖有监督学习和成对数据集的问题，受图像风格迁移方法启发，提出一个融合时间卷积网络的空间自适应运动风格迁移模型，通过输入虚拟角色运动行为，生成不同的运动风格运动序列。首先，从时序性和空间性考虑，设计以时间卷积网络为主干的神经网络框架，从无配对的数据集中准确地提取运动数据的内容特征和风格特征。其次，基于空间自适应归一化方法，将其改进并适配到运动解码器中，提出一种适用于运动风格迁移的自适应方法。最后，针对运动迁移中的误差问题，在网络中引入正向运动学对沿运动链传递的关节误差进行约束，实现了对足部运动行为的约束。为验证所提方法性能，使用CMU和Xia开源数据集依次从主成分分析、数据聚类、可视化等指标进行实验。结果表明，提出的模型可以有效实现多类非配对数据的风格迁移，所生成的动画效果自然真实，具有良好的互动性和扩展性，可广泛应用于数字动画相关的虚拟人建模中。

    深度学习运动风格迁移时间卷积网络空间自适应实例归一化

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    基于眼动追踪的视觉交互式裂缝检测方法

    陈梦成龚政鲁挺松朱合翌...
    1663-1672页
    查看更多>>摘要：定期检测混凝土表面的缺陷对延长基础设施的使用寿命能够起到重要的安全保障作用。针对人工检测混凝土效率不高，计算机视觉方法在复杂场景中易出现误判的问题，将基于眼动追踪的视觉交互方法引入损伤检测，提出一种智能裂缝检测方法。首先利用眼动跟踪技术提取人眼信息，实现对疑似裂缝特征信息的定位交互;然后结合训练的深度神经网络模型对疑似裂缝区域进行精细化识别和分割，实现复杂场景图像下裂缝识别和提取。在桥梁损伤数据集CODEBRIM中的裂缝类集上进行眼动交互定位实验和裂缝识别实验，结果表明，所提方法的定位精度为90。6％，判别精度为83。1％，与其他方法相比精度更高，且定位识别效率和准确率高，可用于结构健康监测。

    可视化分析人机交互眼动追踪智能识别混凝土裂缝缺陷特征提取深度学习

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