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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

    开放环境下的跨域物体检测综述

    何贞苇张治龙张磊
    485-502页
    查看更多>>摘要：传统的物体检测模型假设模型的训练和测试数据来自相同或相似的场景，然而该假设在实际运用中难以满足，即检测模型被要求在不同的环境或场景下进行工作，使得传统模型不可避免地受到影响，导致检测精度明显下降。为了解决这个问题，近年来跨域物体检测问题受到了广泛关注。文中介绍了近几年跨域物体检测问题的发展历程和相关方法，将跨域物体检测方法归纳为基于迁移学习的、自学习的和图像生成的3大类。其中，基于迁移学习的方法结合域适应和物体检测方法，提升模型对不同环境的适应能力;基于自学习的方法利用伪标签提升模型在目标域上的迁移能力;基于图像生成的方法利用生成式对抗网络生成相关的图像辅助模型训练，提升模型在目标域的效果。同时，介绍了用于跨域物体检测的相关数据集和代表性方法的性能。最后总结跨域物体检测现阶段的分类以及存在的不足，并指出对未知域泛化性能的探索、数据隐私问题的解决，以及视觉提示技术的应用等新发展方向。

    物体检测迁移学习域适应深度学习

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    基于叙事结构抽象的可视分析方法综述

    叶力王磊周志光王毅刚...
    503-515页
    查看更多>>摘要：基于叙事结构抽象的可视分析方法是通过挖掘数据背后存在的叙事逻辑，提供富有洞察力和沟通力的方法。首先介绍叙事结构数据的来源，包括文本数据、图表图像数据、音视频数据、地理空间数据和多模态融合数据;然后讨论叙事结构抽象方法，包括连续性、单元式和离散化3种表示;再探讨叙事结构可视化设计，包括基于视觉通道与表达形式的设计，同时介绍叙事结构交互生成方法，包括基于设计空间和注释的手动生成、AI辅助交互生成和AI自动生成;最后讨论叙事结构可视分析的创作工具以及在文化传媒、医疗健康和体育娱乐等领域的应用，并对该领域现阶段工作的不足进行总结，指出多模态融合数据可视分析、跨平台与多设备的叙事结构展示以及加强情感在叙事结构可视分析中的作用等是未来工作的研究方向。

    叙事结构叙事可视化可视分析可视化创作工具

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    面向牙科三维网格数据的非流形结构检测及快速修复

    魏广顺马龙杨润泽周元峰...
    516-522页
    查看更多>>摘要：针对现有口腔扫描设备获取的网格数据存在自相交、孔洞等一系列问题，提出一种快速、有效的自相交检测算法。为了降低全局网格自相交检测的时间复杂度，引入一种特殊的八叉树算法，利用细分的思想把三角面片放置在不同的立方体内以实现快速自相交检测，并通过删除操作消除错误连接;为了修复上一步骤中形成的大量网络孔洞，设计一种特殊的双边数据结构，能够快速有效地检测单连通封闭孔洞，并正确处理多个孔洞共用同一顶点的问题;孔洞修复完成后，利用拉普拉斯平滑策略对孔洞区域进行处理，获得过渡自然平滑的补洞效果。在80套口腔内扫描数据上的实验结果表明，所提算法不仅能够快速检测网格数据的自相交区域，而且能够高效完成补洞操作;与现有算法相比，在网格数量大于100万的数据上，处理速度提高大约10倍。

    网格修复自相交检测孔洞修复

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    基于多尺度特征融合的由粗到精点云形状补全

    张德军王杨谭雪峰吴亦奇...
    523-532页
    查看更多>>摘要：为了以由粗到精的方式实现点云形状补全，提出一个端到端的两阶段多尺度特征融合网络，其中的每个阶段都是由一个编码器-解码器构成。第1阶段中，首先利用点集抽取模块提取残缺点云的全局特征，在获取不同分辨率点特征的同时能关注更多的局部邻域特征，然后使用多层感知机作为解码器生成粗糙的点云骨架;第2阶段中，利用点云骨架和残缺点云提取多尺度局部特征，并通过注意力机制与第1阶段中的多尺度全局特征相互融合，使得每个点都包含全局和局部几何信息;最后将第2阶段中的全局特征和多尺度局部特征逐步进行上采样，并通过多层感知机生成精细的完整点云。采用倒角距离作为评价标准，在ShapeNet，MVP和Completion3D数据集上进行点云补全实验的结果表明，误差分别比基准网络降低17。1％，3。9％和13。9％，验证了所提网络的有效性。

    点云补全多尺度特征融合由粗到精编码器-解码器

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    基于虚拟纤维的各向异性超弹性材料本构模型设计

    卢子璇何浩吴笛刘学慧...
    533-542页
    查看更多>>摘要：为了拓展图形学弹性体模拟中的各向异性超弹性虚拟材料种类，建立了基于虚拟纤维的本构模型。首先从能量可加性出发，将超弹性体应变能量密度函数分解为轴向、剪切、体积分量的纤维加和形式，然后建立单根纤维的轴向应变、剪切应变、体积应变的应变度量，最后推导出各分量的应力表示。仿真实验使用基于四面体的非线性有限元法(finite element method，FEM)，半隐式时间积分进行解算，并采用CPU串行算法，测试了不同场景下非线性能量函数以及纤维权重组合对虚拟纤维材料刚度、泊松效应、轴向特性的影响。结果表明，虚拟纤维本构模型具有大变形稳定性，材料参数设置可良好地展现上述物理特性，相比现有的横观各向同性模型具有更丰富的可调节能力。

    各向异性材料有限元物理动画虚拟纤维

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    基于跨视角一致约束的单视角三维人脸重建

    钟易澄裴玉茹李培鑫
    543-551页
    查看更多>>摘要：基于深度神经网络的无监督单视角三维人脸重建已取得显著成功，其依赖光度渲染以及对称正则化从二维单视角图像进行训练，但是单视角图像由于自遮挡与光照影响缺乏可信的人脸几何与纹理约束。因此，提出了一种基于跨视角一致约束的两阶段的单视角三维人脸重建框架。首先，局部网络并行地估计多个视角的局部人脸纹理与UV位置图，利用低维统计人脸模型3DMM对自遮挡造成的缺失区域几何与纹理进行填充;在第2阶段中，补全网络对各视角的局部纹理与UV位置图进行补全并改进，重建具有细节的完整三维人脸几何与纹理。设计了关于光度渲染、人脸纹理、与UV位置图的跨视角一致约束函数，以无监督学习机制从多视角人脸图像数据优化端到端模型。实验结果表明，所提方法可有效地从单视角图像估计人脸姿态，对遮挡区域中人脸几何与纹理合理补全，重建带有几何与纹理细节的高质量三维人脸。特别地，在MICC Florence数据集上，所提方法较对比算法重建人脸的均方根误差降低了 6。36％。

    三维人脸重建跨视角一致约束UV位置图

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    关于《几何信息均分的B样条曲线节点设置》一文的勘误

    张毓华曹娟陈中贵曾晓明...
    551页
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    伪时空图卷积网络修复姿态引导的Transformer行人视频修复方法

    唐福梅聂勇伟余嘉祺张青...
    552-564页
    查看更多>>摘要：为解决监控视频中被遮挡行人的修复问题，提出了一种基于人体姿态的行人视频修复方法，即先修复视频中残缺的行人姿态序列，然后在修补后的姿势序列的引导下修复视频帧中人体的缺失部分。该方法采用OpenPose从视频中提取被遮挡的人体姿态序列，针对其因存在遮挡情况导致未识别出和未准确识别部分关节点的问题，提出了一种伪时空图卷积网络模型对缺失姿态进行修复，得到一个相对准确的姿态序列;基于修复后的姿态，提出了基于姿态序列引导的Transformer行人视频修复模型。在Human3。6M数据集上进行了测试，所提出的方法在4个指标PSNR，RMSE，SSIM，LPIPS上均比对比方法有提升，特别是RMSE指标提升了 9。50％，LPIPS指标提升了 21。67％。

    深度学习图卷积神经网络Transformer人体姿态补全视频修复

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    面向复杂光照的舞台演员检测

    赵国庆董天阳童程凯沈冰雁...
    565-574页
    查看更多>>摘要：复杂舞台场景存在多个光源产生的偏色和光照不均匀问题，严重影响了演员检测的精度。针对上述问题，提出一种基于伪多模态融合的演员检测方法。首先随机选取一种光照处理方法构建增强图像，与原图像构成伪多模态图像对;然后在增强图像中以演员关键点建立候选集合，从集合中随机选取部分关键点所在的区域构建增强补丁集合，并将补丁替换到原始图像中进行训练;最后在传统特征金字塔网络的基础上借鉴Transformer编码器的构建形式，利用视觉注意力模块构建视觉注意力编码器，强化多尺度特征的交互逻辑。在自建4543幅包含舞台演员的图像数据集上与3个模型进行组合，舞台演员检测的均值平均精度分别提升0。4％～2。9％，表明所提方法能够较好地降低偏色和不均匀光照的影响。

    目标检测光照处理行人检测数据增强特征金字塔网络

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    面向三重版图曝光约束的详细布线算法

    梁小宇孙若涵徐宁张亚东...
    575-581页
    查看更多>>摘要：在进一步缩小特征尺寸的问题上，三重版图曝光技术(triple patterning lithography，TPL)发挥着重要的作用。针对TPL中的版图分解问题，提出了一种基于TPL约束的详细布线算法。将版图分解问题转化为满足同色间距约束和最小间距约束的详细布线问题，使用网格编码的方法来满足2种间距约束;利用与2种间距约束相结合的Hannan网格来提升布线资源的利用率以及布线的速度;结合多源迪杰斯特拉算法进行多端线网的最短路径搜索;最后将布线结果进行版图分解，实现最小化冲突数量和缝合点数量的目标。算法在2。20 GHz CPU和32 GB内存的Ubuntu 20。04环境下运行，使用2018年ISPD详细布线比赛的测试集。实验结果表明，与普通详细布线相比，可降低约60％的冲突数量以及70％的缝合点数量。

    三重版图曝光版图分解详细布线缝合点

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