基于改进Retinex与光照补偿的人脸身份识别

为解决不均匀的光照分布影响人脸身份识别的准确率问题,提出了一种无约束光照条件下的人脸身份识别方法.该方法首先基于改进的Retinex理论对人脸灰度图像进行光照预处理;然后对处理后人脸图像中鼻子周围的遮挡阴影区域进行光照补偿;最后利用主动外观模型定位人脸特征点,并选取关键特征点计算人脸身份特征,进而实现人脸身份识别.基于扩展Yale人脸数据库和CMU-PIE数据库进行实验,结果表明所提方法能有效改善人脸图像的光照情况,提高人脸身份识别率.     

三维重建中的多模型融合:克服光照和尺度影响

互联网图像三维可视化通常使用运动恢复结构方法将互联网图像重构成为三维点云,用于支持用户在三维空间中自由移动观察三维点云和图像。但由于同一场景互联网图像间光照条件差异巨大,传统方法往往不会重构成唯一的三维点云,而是依照光照条件的分布,构建成多个独立的点云。该文提出了一种三维点云配准框架,将这些因为光照差异而分离的点云融合成为统一的点云。首先利用点云的三维几何特征而非二维图像特征描述点云,克服了光照差异对配准的影响。其次提出了一种克服尺度差异的配准方法,以解决不同尺度点云的匹配问题。在两个数据集上的实验证明了该方法的有效性。     

基于三维人耳形变模型的三维人耳重建

基于对已有三维人耳重建工作和形变模型理论的研究,充分结合人耳自身的结构特征,提出了一种新的三维人耳重建方法——基于人耳形变模型的方法.首先使用中垂线法完成了外耳轮廓特征点的定位;提出分级三角网格法,解决了样本耳基于生理特征的稠密对应问题;再借鉴广义普鲁克分析的思想,在三维空间内实现了精确全自动的三维人耳形状对齐;最后训练得到了三维人耳形变模型.所提方法只需一幅二维图像,即可获得足够稠密的三维人耳模型.在UND三维人耳数据库和USTB三维重建人耳数据库上的大量实验证明所提方法的有效性和优越性.     

基于ArcIMS的中国岩石圈GIS信息服务系统

通过剖析ArcIMS（intemet map server）的结构特点及其定制客户端地理信息系统（GIS）功能的传递机制，结合中国岩石圈为例阐述了借助ASP（active server page）与ADO（active data object）等数据库控件为网络地理信息系统提供多源数据的方法及扩充分布式体系结构的思路；以ArcIMS为辅助平台在互联网上发布了中国岩石圈三维结构数据库所涉及的6个子库18个图层的空间数据与属性数据，为需要岩石圈数据的信息者提供了相关地理信息系统数据的查询与分析等服务，实现了空间数据资料在互联网上的共享、交换．     

财政视角下养老服务业供给侧结构性改革思考——以湖南为例

围绕新能源发电在大型远洋船舶上的大规模接入问题,研究了基于太阳能发电的客货滚装船光伏阵列布局、拓扑结构及最大功率点跟踪（MPPT）模型与算法.结合船舶航行环境与船体结构特点,设计了大规模光伏阵列的船体布局及拓扑结构,建立了以大规模全局优化（LSGO）问题为描述形式的船体区域级MPPT数学模型.此外,提出一种基于环形拓扑的多参考向量协同进化粒子群算法（CCPSO-MR）,并成功应用于船用大规模光伏阵列MPPT控制.仿真实验表明,针对LSGO问题的实时求解,CCPSO-MR算法在收敛速度、精度等方面显著优于各主流算法.基于所提阵列结构及MPPT算法,光伏系统能够在客货滚装船上实现大规模接入,并在各类复杂光照航行环境下具有良好的MPPT性能.     

融合表观与曲率特征的三维点云眉毛提取

针对三维点云数据中眉毛区域提取研究较少的问题,提出了一种融合表观与曲率特征的方法。首先在3D-2D投影的基础上提出新的3D-2D-3D框架,借助二维关键点实现三维眉毛关键点定位;然后利用眉毛关键点构建感兴趣的区域ROI(region of interest),以曲率说明眉毛的形状,并基于表观特征提取三维眉毛区域。在DMCSv1数据库的三维点云数据集上,针对不同表情、不同眉毛形状的眉毛进行提取,实验结果验证了本文所提方法的可行性。     

基于图像集匹配(ISM)的正则化最近点法在视频人脸识别中的应用

针对视频人脸识别中传统的图像集算法受光照、表情、姿态及遮掩等变化而影响识别性能的问题,提出了一种图像集匹配的正则化最近点算法。首先,将图库图像集和探针图像集建模成正则化仿射包,利用迭代器自动确定两个图像集间的正则化最近点;然后,利用最近子空间分类器最小化正则化最近点;最后,根据正则化最近点之间的欧氏距离及结构计算RNP集之间的距离,并利用最近邻分类器完成人脸识别。在Honda/UCSD、CMU Mobo和YouTube三大视频人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其他几种图像集人脸识别算法,所提算法取得了更好的识别效果,同时,大大减少了训练及测试总完成时间。     

结合位置关系卷积与深度残差网络的三维点云识别与分割

针对现有点云识别与分割算法因忽视点的位置特征和局部几何特征关系而导致难以捕获具有鉴别力的局部几何信息的问题,提出基于位置关系深度残差神经网络的三维点云识别与分割算法。将原始点云嵌入到高维空间并获取其高维特征;将点云的高维特征输入位置关系卷积实现局部邻域内当前点特征与位置几何特征的信息交流,并通过深度残差模块强化提取到的深层语义特征,分层重复以上步骤可逐步得到点云的高级上下文语义特征;通过全连接层与解码器,得到点云的识别与分割结果。实验结果表明,所提算法在ModelNet40点云分类数据集的识别精度达到了93.9%,在ShapeNet Part点云部件语义分割数据集的平均交并比达到了86.0%。所提算法能够提取三维点云的关键特征信息,具有较好的三维点云识别与分割能力。     

基于虚拟现实技术的佛山“数字祖庙”构建

采用高动态光照渲染技术（HDR）全景图像和超高分辨率高清图像，以虚拟现实技术（VR）为平台，构建了数字祖庙的虚拟现实系统和数字化系统。通过数字祖庙的策划与准备、实地测量与采集、影像数据与文字数据的分析与整理、建成数字祖庙平面、三维模型及可视化数据库等工作，实现祖庙建筑实体空间在虚拟环境的映射。 数字祖庙的构建是虚拟现实技术在古建筑保护中的一次有益尝试，而且，是高动态光照渲染技术（HDR）下360全景拍摄图像与数字后背超高分辨率图像的完美结合。     

基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法

为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径函数描述符,讨论了方向分配和特征描述符的设计问题,改进了meshSIFT特征;最后,通过运用字典构造、压缩与自适应区域切割稀疏分类,提出了一种基于多任务稀疏表示分类最小残差和的自适应人脸切割算法.FRGC v2.0人脸数据库上的实验分析结果表明,所提算法对三维人脸识别具有较高的识别率.     

Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.     

局部模式纹理描述符在光照变化的人脸识别中的应用

针对光照变化的人脸识别系统识别率偏低的问题,提出了基于局部模式纹理描述符的人脸识别方法,通过提取出局部模式对光照改变不敏感的纹理特性,采用距离转换度量(Distance Conversion Metrics, DCM)和K均值(K-Mean)算法,有效地提高了人脸识别的识别率。所提方法的有效性分别在ATR-Jaffe及Yale两大人脸库上得到了验证,实验结果表明,与其它最先进的几种方法相比,所提方法在处理非限制条件下的人脸识别问题上取得了更好的识别效果。     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

基于分块2D DCT和(2D)~2PCA的人脸识别

人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的人脸识别算法.首先,将图像分块,利用2DDCT进行图像压缩,去除冗余信息,并通过逆2DDCT重建图像;其次,通过(2D)2PCA消除图像的行、列相关性,降低特征维数;最后,应用最近邻分类器进行人脸识别,在ORL人脸数据库中的实验证明了本算法的有效性.     

基于注释人脸模型的三维面部数据局部匹配

传统人脸识别在非正常光照和姿势的情况下鲁棒性较低。针对非正常角度下人脸数据的局部缺失导致识别率降低的问题,提出了一种统一的解决局部匹配问题的方法。通过引入基于曲率和径向距离的3D标志指示器,进行3D人脸标志检测,采用注释人脸模型(annotation facial model,AFM)进行初始配准,扩展可变模型框架即利用在拟合过程中人脸对称性的优点,使得局部匹配问题可以将缺失数据完整化,从而真正地实现了姿态的不变性。最后,在通用的3D人脸数据库FRGCv2及来自圣母大学的人耳数据库的集合F、G上进行实验,验证了所提方法的有效性。     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

基于伪模块2D PCA的人脸识别方法

在模块2D PCA方法的基础上提出了伪模块2D PCA的人脸识别方法.该方法不仅保留了模块2D PCA方法在特征抽取之前无需将图像矩阵转化为图像向量、能快速降低鉴别特征的维数、可以完全避免使用矩阵的奇异值分解等优点,而且在降维的同时尽可能保持了原样本的变化信息,使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,伪模块2D PCA在识别性能上优于模块2D PCA.     

基于保持近邻判别嵌入的人脸识别

保持近邻嵌入(NPE)是一种子空间学习方法,具有保持数据流形上局部邻域结构的属性.虽然NPE已在一些领域得到应用,但解决识别任务还有局限性.为改进NPE的识别性能,提出了一种保持近邻判别嵌入(NPDE)人脸识别方法. 在NPDE算法中,有效结合了LDA和NPE的思想,具有很强的判别力,还能根据先验类标签信息保持局部邻域的固有几何关系.在ORL人脸库以及Yale人脸数据库上的实验结果表明提出的方法是有效的.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别算法

提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORT人脸库上的实验结果可以看出,DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速度。