陈为
- 作品数：207 被引量：608H指数：14
- 供职机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学电子电信更多>>
- 基于分块式误差扩散的半色调图像生成方法
- 本发明公开了一种基于分块式误差扩散的半色调图像生成方法，包括如下步骤：步骤1，将原始图像分割为若干图像块，在行、列上相邻的图像块分别归类到不同的组，所有图像块共分为四组；步骤2，在四组图像块中，以任选的方式依次对每一组图...
- 郑文庭柳凌岳陈为耿卫东鲍虎军
- 文献传递
- 精确排序的四面体体数据快速可视化
- 2012年
- 采用投影四面体法进行可视化时需要对所有四面体进行排序,而四面体的不规则性和较强的依赖性导致并行排序的难度很大,为此提出一种精确排序的并行化算法.该算法在排序阶段逐层并行提取互不遮挡的四面体,并在绘制阶段采用区域求和表、提前终止等技术直接减少处理的四面体个数,再将四面体数据集进行有序投影得到最终的绘制结果.实验结果表明,采用文中算法的GPU实现比基于CPU的精确排序快91%;对于大尺度数据集(大于百万个四面体),提前终止的算法使绘制效率提高10%以上.
- 李昕陈伟锋华炜吴福理陈为
- 关键词：体绘制
- 空间旋转对称场可视分析
- 2014年
- 构建旋转对称场是生成多面体网格的一个关键步骤,而空间旋转对称场的模式复杂,缺乏有效的可视化与特征分析手段.为此,提出一套基于参数化的空间旋转对称场表达、可视化与分析方法.首先对对称场进行规则化采样,再对规则化的对称场进行局部区域形状重建,以获取局部区域的近似标量场表达;进而使用Zernike描述算子将该局部标量场分解为一系列旋转无关的特征参数,逐区域地处理整个对称场,将之转化为多变量标量数据;最后采用多变量可视化方法进行可视分析和特征抽取.计算实例的应用结果表明,该方法能有效地对空间旋转对称场进行可视分析,抽取出用户感兴趣的特征.
- 丁治宇吴斐然陈海东黄劲左伍衡陈为
- 关键词：多变量特征抽取
- 基于视频序列的平面海报生成方法被引量：2
- 2009年
- 视频摘要是海量视频浏览的重要手段,现有的方法一般生成短帧视频或多帧序列图像以概括原视频,但它们都受限于原有时间序列,难以高效地表达信息.为此,提出了一种视频海报的自动生成方法来制作更为精练的视频摘要.如何提取视频中的关键画面与如何实现海报自动排版是其中的2个核心问题.对现有的视频关键帧提取方法进行扩展,采用综合视觉关注度模型,提出了基于视觉重要性的关键帧排序算法;在现有排版规则基础上,增加了版面位置对视觉心理感知的影响,设计出位置重要性驱动的视频海报自动排版算法.实验结果证明了文中算法的有效性.
- 于洋夏佳志郑科陈为彭群生
- 关键词：视频摘要自动排版
- 基于粒子系统的实时瀑布模拟被引量：40
- 2004年
- 提出以线元为基本造型单位并基于动力学原理模拟瀑布的运动轨迹,结合层次包围盒和聚类树技术加速粒子的碰撞检测,并采用逐渐淡化融合的方法模拟水花的消失过程。实验证明该算法模拟瀑布的运动和外观效果真实, 在普通的PC 平台上利用标准图形系统即可获得实时的绘制速度。
- 管宇邹林灿陈为彭群生
- 关键词：粒子系统层次包围盒聚类树碰撞检测
- 一种人群移动规律的建模方法
- 本发明公开了一种人群移动规律的建模方法，包括以下步骤：(1)对每个用户的轨迹按照移动行为的动态变化进行划分，将轨迹划分为多个轨迹片段；(2)对步骤(1)中得到的轨迹片段集合进行特征抽取，获得用来刻画轨迹片段的特征向量；(...
- 陈为朱闽峰吴斐然黄兆嵩
- 文献传递
- 一种排名趋势和排名稳定性的影响因素的快速查找方法
- 本发明公开了一种排名趋势和排名稳定性的影响因素的快速查找方法，包括以下步骤：步骤1：获取并筛选排名数据得到时序排名集合；步骤2：对经过步骤1处理的时序排名集合根据排名趋势进行聚类；步骤3：把步骤2的聚类信息进行存储，索引...
- 陈为郭方舟韩东明
- 并行精确排序的快速投影四面体体绘制被引量：2
- 2013年
- 投影四面体法需要对四面体集合进行逐帧排序,而相邻四面体之间的顺序制约和依赖性限制了并行排序的效率.基于以上问题,提出一种视点相关的、基于逻辑切割的快速四面体集合精确排序方法.该方法分为4个串行步骤:首先沿视线方向将四面体集合所在空间剖分成一列有序的深度区间,每个区间包含一组四面体子集;然后并行地对每个区间的子集逐层提取互不遮挡的四面体,完成精确排序;再将区间边界上的四面体进行逻辑切割,并采用分段积分计算所有四面体在区间内的颜色贡献;最后按序沿视线方向累积所有区间的颜色贡献.实验结果表明,文中方法提高了四面体拓扑排序的并行度,极大地降低了排序时间,并大幅度地改进了绘制效率.
- 李昕陈伟锋吴向阳吴福理左伍衡陈为
- 关键词：体绘制
- 面向时序数据异常检测的可视分析综述被引量：11
- 2018年
- 时序数据中的异常检测指的是在时序上去检测分析数据中异常的特征、趋势或模式.自动化的异常检测方法常会忽略细微的、模糊的、不确定的异常.可视分析通过对数据的可视表达和可视界面,集成用户和数据挖掘的能力.首先总结异常检测的挑战;然后从异常类型(属性、拓扑和混合)和异常检测方法(直接投影法、聚类方法和机器学习方法)2个角度对面向时序数据异常检测的可视分析工作进行分类和总结;最后阐述了未来的研究方向.
- 韩东明郭方舟潘嘉铖郑文庭陈为
- 关键词：异常检测可视化时序数据数据挖掘
- 一种结合空间引导的神经纤维瘤分割方法
- 一种结合空间引导的神经纤维瘤分割方法，以nnU‑Net为主干网络，加入空间引导分支，将用户交互信息集成到网络中，使得网络能在自动分割的基础上，经过用户交互得到更好的分割。首先对原始图像进行数据预处理，然后训练时根据标签计...
- 严丹方张旭斌张建伟严森祥陈为
