基于球面调和函数和Fourier变换的三维模型刻画

三维CAD模型的重用里,通过球面调和分析可以将三维立体模型由时域转换到频域,然后在频域内基于频谱信息完成模型的相似性评价,而球面调和函数的建立,Fourier变换到小波矩变换是模型几何特征刻画精致化的基础。     

球面调和函数的空间表示及其应用

文章通过讨论球面调和函数的相关理论与性质,由几种角度直观展示出球面调和基函数在空间中的几何结构及特征,并将其作为线性基的一种形式应用于光传输过程的预计算处理过程中,通过优化相关算法的性能,在一定程度上改进了模型的渲染效果,在保证足够渲染速度的同时,实现对光照环境的实时控制.     

基于球面调和函数与距离场的柔性体碰撞检测方法

 针对虚拟现实中柔性体碰撞检测实现的复杂性,提出一种基于球面调和函数（SH）的柔性体距离场碰撞检测方法。该方法利用SH的多尺度特性实现柔性体距离场的快速建立,依据距离场碰撞检测方法实现交互工具与虚拟柔性体的快速碰撞检测,并沿着距离的梯度方向进行柔性碰撞响应的快速估计。结果表明,相对于传统的距离场碰撞检测算法,该方法可大大节省内存占用量并有效实现交互工具与柔性体的碰撞检测,碰撞检测时间在毫秒级范围内,满足柔性体碰撞检测的实时性要求。     

单叶调和函数的稳定性

对单叶调和函数f(z)=h(z) ■,z∈D={z||z|<1},研究F(z)=h(z) ■(|λ|<1)单叶性的稳定性问题,得出凸像调和拟共形映照以及一些单叶调和函数类具有稳定性.     

Salagean类单叶调和函数的特征

研究由Salagean定义的函数族SH(m,n;α)及其子族H(m,n;α),得到SH(m,n;α)类的子族SHK(m,n;α)具有拟共形映照的性质.同时,研究H(m,n;α)函数类的凸像性质.对Salagena函数类的偏差定理、拟共形性质及凸像区域性质做进一步的研究,改进Yalcin得到的一些结果.     

一类单叶调和函数的拟共形性质

研究单位圆盘D={z||z|<1}上满足Re{αz［h″(z)+g″(z)］+h’(z)+g’(z)}>0,z∈D,α>0的单叶调和函数f(z)=h(z)+g(z)^-的拟共形性质,对复伸张w(z)=(g’(z))/(h’(z))的模给出最好的最小上界估计,进而给出该类函数到D的余集D^c上的拟共形延拓,并对其复伸张的模给出最好的最小上界估计,改进和推广了2004年Yalcin S等的研究成果.     

单叶调和函数及其反函数为调和拟共形的充要条件

研究平面上具有形式f(z)=A[αz+β+log(1-exp(-αz-β))-log(1-exp(-αz-β))]+B的保向单叶调和映照,其中A,B,α,β是常数且满足条件A≠0,α≠0.给出了定义在椭圆和上半平面上的单叶调和函数及其反函数都是调和拟共形映照的充要条件,并推广到一般的单连通区域上.     

单位园外单叶调和函数的讨论

采用变换的方法，把单位园盘外部变换成单位园盘内部，来讨论单叶调和函数，得到一系列新的结果。     

采用球面调和函数刻画岩心孔隙形态研究

针对统计特征函数和传统的球面调和函数不能有效刻画岩心三维模型形态特征的问题,提出了一种岩心球面调和函数.首先将三维岩心分解成同心球模型,并根据同心球的不同半径得到一系列的球面函数.然后对生成的球面函数进行调和分析获得形态特征描述子.最后通过相似性判定函数比较形态特征描述子获得不同岩心三维模型的形态相似性.利用多组砂岩岩心样本进行了比较实验,结果表明新算法能够有效描述岩心三维模型的形态特征,并且比统计特征函数和传统的球面调和函数具有更为准确的刻画能力.     

某些单叶调和函数类的解析特征

考虑单位圆内单叶调和函数的某些子类SH*(1λ,2λ;α),TSH*(1λ,2λ;α)的单叶解析性质,单叶性等价条件与拟共形映照之间的关系,以及该函数类中的凸像半径等问题,推广和改进ztürk与Jahangiri等人的相应结果.     

基于联合损失函数的小规模数据人脸识别

小规模数据人脸识别的难点在于数据量少而变化多,直接用深度神经网络进行训练易出现过拟合现象.针对此问题,本文提出了基于联合损失函数的小规模数据人脸识别算法,即利用联合损失函数,在基于Softmax损失函数的大规模公开人脸数据集上得到的预训练模型上重新训练.该方法既能充分使用模型参数,也能够提高模型的特征表征能力.除此之外,本文中还使用了传统特征后处理方法进行对比评估,证明了该方法在小规模人脸数据集上的有效性.实验表明,本文方法能大幅度提高模型在学校新生人脸数据集的检索精度.     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

基于模型匹配人脸识别的研究

提出了基于模型匹配的人脸识别方法.利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位,着重于解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响.     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

基于加权主元分析(WPCA)的人脸识别

将特征加权和主元分析相结合,提出了一种新的加权主元分析方法;这种方法先根据加权重建误差最小化,计算出各类训练样本的加权子空间,然后计算测试样本点到各加权子空间的距离,并根据该距离进行分类识别.最后,通过对剑桥ORL数据库进行的试验证明,该方法与传统的主元分析相比可以在不增加运算量的情况下大大提高识别率.     

Sparse Representation for Face Recognition Based on Constraint Sampling and Face Alignment

Sparse Representation based Classification (SRC) has emerged as a new paradigm for solving recognition problems. This paper presents a constraint sampling feature extraction method that improves the SRC recognition rate. The method combines texture and shape features to significantly improve the recognition rate. Tests show that the combined constraint sampling and facial alignment achieves very high recognition accuracy on both the AR face database (99.52%) and the CAS-PEAL face database (99.54%).     

一种基于泰森多边形的人脸图像精确归一的研究

人脸图像的标准化,作为人脸图像预处理过程,是计算机人脸识别中很重要的一个环节.论文给出了一种基于泰森多边形改进的人脸图像标准化算法.先对照片使用泰森多边形的方法进行图片预处理,然后再进行人眼定位,最后对利用三庭五眼的方法对图像进行归一,将获得很好的效果.     

基于决策融合的红外人脸识别方法

提出了一种基于决策融合的红外人脸方法。分别通过离散小波变换＋主元分析＋线性辨别分析、二维PCA方法、离散小波变换＋傅里叶变换3种方法将测试图像进行分类，得到3个结果，然后将这3个结果进行融合得到最终的识别结果。实验结果表明：本文提出的方法更能利用人脸图像的有用判别信息，并得到更好的识别效果。     

基于子图特征组合的人脸识别技术研究

提出了一种基于子图特征组合的人脸特征提取方法,并结合BP神经网络给出一种人脸识别模型.模型首先将人脸图片分割为子图,然后对每个子图进行离散余弦变换并选择最大的余弦系数表示该子图,最后将这些系数组合为向量作为整幅图像的特征.我们选择BP神经网络作为人脸识别模型中的分类器,并通过实验优化相关参数.基于ORL数据库的模拟实验表明,所提出的特征提取算法是有效的,并且模型具有较高的识别率.     

基于特征融合的人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,提出了一种基于特征融合的人脸识别方法,首先利用主成分分析获得原始输入图像的特征脸,经图像重构处理得到原始图像的余像,然后抽取余像的特征脸,最后将两种特征脸按一定的权重融合成一个组合特征进行人脸识别,通过针对ORL人脸数据库的实验表明:该特征融合方法的人脸识别是行之有效的,优于传统特征脸的方法,识别率可以达到91.5%.