有三维装箱问题的算法吗？

11.14 三维人脸识别算法 三维人脸识别由于其类内差距大而类间差距小,且易受表情变化等非刚性形变影响等特点,一直是一个富有挑战的模式识别问题[5] .此外,三维人脸识别还易受头发遮挡,以及数据缺失等因素的影响.通过分析发现,虽然表情变化会改变人脸的三维形状,但人脸的局部形状信息依然能保持较好的稳定性.因此,采用局部特征匹配的方式可以有效地降低表情变化对人脸识别带来的负面影响.基于此,本文提出了一种基于 RoPS 局部特征的三维人脸识别算法[9] .该算法首先采用鼻尖检测获得人脸点云:接着对三维

三维装箱问题是一类经典的组合优化问题,具有巨大的学习研究和实际应用价值.传统的三维装箱问题都是给定了箱子的尺寸并以最小化箱子的使用数量为优化目标,但是在某些实际业务场景中并没有固定尺寸的箱子. 基于此类场景,本文提出了一类新型的三维装箱问题.在本问题中,需要将若干个长方体物体逐个放入一个箱子中(物品的摆放位置不能倾斜),优化目标为最小化能够容纳所有物品的箱子的表面积,因为箱子的表面积与其成本直接正相关.本文证明了此类新问题为NP-hard问题.对于装箱问题,箱子的表面积取决于物品的放入顺序.摆放

在今年的国际人工智能联合会议(IJCAI)上,阿里巴巴有11篇论文入选.这是继今年的CVPR会议入选4篇.KDD会议入选5篇后,阿里巴巴在人工智能顶级会议上斩获的最新成果. IJCAI被认为是人工智能领域最顶级的学术会议之一,涵盖机器学习.计算可持续性.图像识别.语音技术.视频技术等,对全球人工智能行业具有巨大影响力.今年IJCAI共收到2540篇论文投稿,再创历史新高,最终录用660篇,录用率26%. 阿里巴巴入选的11篇论文中,有6篇论文来自阿里巴巴-浙大前沿技术联合研究中心,3篇来自蚂蚁金

7月14日最新消息,国际权威肺结节检测大赛LUNA16的世界纪录被一家中国企业打破.阿里云ET凭借89.7%的平均召回率夺得世界冠军.此项技术突破由阿里巴巴iDST视觉计算团队完成,并已集成到阿里云ET医疗大脑中. LUNA16最新官网排行 大赛要求选手对888份肺部CT样本进行分析,寻找其中的肺结节.样本共包含1186个肺结节,75%以上为小于10mm的小结节.最终,ET在7个不同误报率下发现的肺结节平均召回率达到89.7%,超出第二名0.2%. FROC曲线 召回率指在样本数据中成功发现的结

转自:http://software.intel.com/zh-cn/blogs/2012/03/20/400010004/?cid=sw:prccsdn2194 想起写这篇文章是在看侯杰先生的<深入浅出MFC>时, 突然觉得自己在大学这几年关于游戏编程方面还算是有些心得,因此写出这篇小文,介绍我眼中的游戏程序 员的书单与源代码参考.一则是作为自己今后两年学习目标的备忘录,二来没准对别人也有点参考价值.我的原则是只写自己研究过或准备研究的资料,所以内容无 疑会带上强烈的个人喜好色彩, 比如对网

基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息. 1. 相关概念 (1)彩色图像与深度图像 彩色图像也叫作RGB图像,R.G.B三个分量对应于红.绿.蓝三个通道的颜色,它们的叠加组成了图像像素的不同灰度级.RGB颜色空间是构成多彩现实世界的基础.深度图像又被称为距离图像,与灰度图像中像素点存储亮度值不同,其像素点存储的是该点到相机的距离,即深度值.图2-1表示深度图像与灰度图像之间的关系. 图2-1 深度图像

根据新智元获得的独家消息,讯飞旗下基金近日对自动驾驶创业公司主线科技进行了天使轮投资,投资额数千万人民币.据了解,主线科技成立于2017年3月,由三位前百度自动驾驶事业部核心成员张天雷.李博与何贝共同创建. 无人驾驶由于在商业上具有巨大潜在价值,是众多互联网和AI公司的必争之地,但是此前,国内巨头公司中只有百度公开了自己的无人驾驶项目,并提出"三年量产,五年商用"的口号.2017年4月,陆奇上任后,百度发布无人驾驶"阿波罗计划",引起行业轰动. 主线科技表示要燃起自

 在当今全球汽车.信息.通信产业围绕车辆智能化.网联化的大趋势下,我国也高度重视智能网联汽车的发展和应用,国务院于去年5月发布了中国制造<2025>,进一步明确了汽车低碳化.信息化.智能化的发展方向,并将发展智能网联汽车提升至国家战略高度.近日,全国汽车标准化技术委员会在上海举办了"第二届智能网联汽车技术及标准法规国际研讨会",众多行业专家学者.先锋企业领导与会,交流各相关企业在智能网联汽车领域的最新进展与未来规划,群力群策研讨智能网联汽车标准法规体系建设等.凯立德作为深谙

11.15 结束语 本文从局部特征出发,提出了一套完整的局部特征描述.三维模型重建,以及三维目标识别解决方案,并给出了模型重建与目标检测一体化算法框架.本文的主要贡献可概括为六个方面,即提出了一种点云局部特征描述算法算法框架及其实现技术.一套系统的点云局部特征描述子基准评估体系.一种基于形状生长的三维模型重建算法.一种层次化的三维目标识别算法.一种三维目标检测与模型重建一体化算法,以及一种表情变化下的三维人脸识别算法.基于深度学习的点云特征学习.低质量点云的特征检测与描述.海量数据下的三维目标检