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随着人工智能的快速发展,人脸识别已经成为计算机视觉领域非常热门的研究方向;眼镜作为最常见的遮挡物,对人脸识别的性能有着较大的影响。传统方法大多使用主成分分析(principal component analysis,PCA)重建技术对眼镜进行摘除,但是预先定位眼镜位置非常困难,而且重建后图像的眼镜区域和非眼镜区域有着明显的不连续性。针对眼镜遮挡这一问题,文章提出了一种基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除方法,实现了端对端的自动眼镜摘除技术,在尽可能保留人脸细节的前提下将眼镜从人脸图片中去除。该方法较好地解决了PCA重建中眼镜区域和非眼镜区域不连续性问题,使得眼镜去除效果更加接近真实效果。 相似文献
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配装眼镜质量的好坏直接关系到消费者的用眼健康,作为配装眼镜的质量监督部门,有责任把配装眼镜检验的质量提升上去,以确保消费者的利用。本文认真分析配装眼镜检验过程,提出了有效控制配装眼镜检验质量一些方法,以便为有关检验部门提供参考。 相似文献
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《世界知识》2014,(11):76-76
近日,日本一家眼镜公司公布了一欲能够防止开车对打瞌睡的眼镜,这款商品名为“JINSMEME”,预计在2015年春季发售,目前价格未定。据悉,该眼镜在接触佩戴者鼻子和眉问的部位安装了三个传感器。传感器可测量眼球转动时产生的电压,从而感知八个方向的视线移动和眨眼的情况。传感器测量到的数据通过无线发送至智能手机,随后通过手机应用软件显示佩戴者的疲劳和困倦程度。当眨眼次敞增多时,智能手机将会发出警报声,从而防止佩戴者在开车时打瞌睡。因为传感器与鼻托合为一体,电池也嵌入眼镜腿内部,所以该眼镜在外观上与普通眼镜基本没有区别。眼镜的重量为36克,每次充电一小时可连续使用八小时。 相似文献
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李丙春 《伊犁师范学院学报(自然科学版)》2014,(3):65-68
眼镜对人脸图像的特征提取和识别有重要的影响.本文提出了一个基于单张人脸图像的眼镜边框摘除方法.首先利用自适应双阈值Canny算法提取眼镜边框的准确边缘,以此确定待修复区域并构造修复模板,然后利用整体变分(TV)算法进行目标修复,从而得到没有眼镜边框的人脸图像.实验结果表明,本方法能够成功摘除眼镜边框,效果良好. 相似文献
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眼镜行业经常荣登中国暴利行业排行榜,业内外风生水起,媒体多次明察暗访,也有所谓"业内人士"爆料的推波助澜,对于消费者来说,对此没有相对全面的认识和了解,难免收到这样那样的蒙蔽乃至误信传言。但是,将眼镜行业定义为暴利行业并不确切。与其说眼镜行业属于暴利,不如说是因为公众对眼镜行业的认识不够准确,笔者从眼镜行业暴利说的产生、原因、危害及前景谈起,希望能消除暴利说这个误会,将暴利说的迷雾散去。 相似文献
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用于人脸识别的正面人脸图像眼镜摘除 总被引:1,自引:0,他引:1
眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物,它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率,提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。通过一个自适应二值化的方法,检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法,合成了对应输入图像的不戴眼镜的正面人脸图像。实验结果表明:该方法能有效地合成无眼镜的正面人脸图像。原始戴眼镜人脸图像的识别率是50.1%,合成的无眼镜正面人脸图像的识别率是99.4%。 相似文献
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眼镜镜片样式的参数化模型和算法 总被引:5,自引:0,他引:5
根据特征造型的基本原理,分析了眼镜镜片的基本结构和描述镜片样式的关键特征参数,采用结构实体几何法定义了眼镜镜片的数据结构,并以此为基础,分析了眼镜镜片形状与特征参数之间的数学关系,建立了眼镜镜片样式的参数化模型和算法,为眼镜的计算机辅助设计,奠定了理论与技术基础. 相似文献