头肩分割与面部特征提取

根据人眼多分辨处理的特点，提出了一种人脸面部特征提取的方法，仅通过对单帧图像灰度信息在不同频带的边缘信息进行分析，就可较准确进行头肩分割岙部特征区域如眼。嘴、鼻等的自动提取和定位，从而使得三维模型自动适配和三运动估计成为可能。     

江西省畲族人体头面部微机测量研究

目的研究江西省畲族人体头面部器官测量数据。方法采用国内研制的人体头面部摄像-计算机测量系统,按照随机抽样原则选择江西省吉安市200名正常的畲族成人进行了头面部器官测量研究。结果得出了该民族成年男女两性头面部16个测量项目和13个头面部指数的资料,发现该民族成年男女两性头面部除容貌额高所测值男女两性无差异外,其余各项所测值男女两性间差异有显著性,并以4个头面部指数对男女两性头型、面型分别进行了分类、对比。结论该研究成果对人类学、民族学、医学和工业等学科具有重要的参考价值。     

江西省畲族人体头面部微机测量研究

目的研究江西省畲族人体头面部器官测量数据。方法采用国内研制的人体头面部摄像-计算机测量系统,按照随机抽样原则选择江西省吉安市200名正常的畲族成人进行了头面部器官测量研究。结果得出了该民族成年男女两性头面部16个测量项目和13个头面部指数的资料,发现该民族成年男女两性头面部除容貌额高所测值男女两性无差异外,其余各项所测值男女两性间差异有显著性,并以4个头面部指数对男女两性头型、面型分别进行了分类、对比。结论该研究成果对人类学、民族学、医学和工业等学科具有重要的参考价值。     

基于头面部形态特征探讨革家人的族源

从头面部形态特征角度探讨革家人的源流.采用随机取样方法在贵州省黔东南州测量了312例革家人（男性160例,女性152例）的头长、头宽、面宽、下颌角间宽、眼内角间宽、鼻宽、形态面高、鼻高、口宽、唇高和耳上头高等11项头面部指标值,计算5项头面部指数,对13个族群的11项头面部测量指标及5项头面部指数进行主成分分析.结果表明,革家人男性与水族的头面部特征很接近,头的长度和宽度较小,面的宽度较小,唇较高,面较低,头较狭、较高、较圆,鼻较狭.革家人女性与侗族的头面部特征很接近,头长、头宽、面宽、下颌角间宽、口宽、鼻宽值中等,头的圆狭、高低程度中等,鼻较狭,面较低.从头面部特征看,革家人与壮侗语族侗水语支的族群接近,最接近于侗族,其次是水族.革家人具有南亚类型族群的头面部特征,头面部特征更接近于壮侗语族族群,提示革家人的族源应该是百越的一支.     

混合Adaboost算法与Kalman滤波的头势人机交互

在基于头势的智能轮椅的人机交互中,头势识别是人机交互的重要研究内容。提出一种新的用于控制智能轮椅的头势识别方法,通过Kalman滤波器预测由Adaboost算法检测到的唇部窗口在下一帧图像可能出现的位置,进行下一帧图像的唇部检测,进而通过唇部窗口的位置与整个检测窗口中一个固定的矩形窗口进行比较确定头势。Kalman滤波器的使用克服了单纯使用Adaboost检测算法检测每一帧待检测窗口时将整个窗口的所有的位置都要搜索的问题,提高了唇部检测时间及检测精度,使智能轮椅在被头势控制过程中运动连续、正确。     

河南汉族成人头面部形态特征研究

采用人体测量方法,对河南1400名汉族成人男女头面部21项测量指标进行体质测量,计算头面部14项指标,并与其他民族进行聚类分析．结果显示：河南汉族头面部21项测量指标男性均大于女性,头宽、面宽、下颌角间宽、眼外角间宽、口宽、鼻宽和容貌上面高、唇高、上红唇厚和头围具有性别差异（P〈0．05）;形态面指数、形态上面指数、颧下颌宽度指数具有性别差异（P〈O．05）;男女性头型以中头型和圆头型为主,面型以超狭面型为主,鼻型以中鼻型为主．河南汉族成人头面特征表现为中头、圆头、超狭面、中鼻,体现中原地区人群的共有体质;聚类显示河南人与西北民族的特征相似,还兼具南方民族的特征．     

鄂温克族成人头面部观察指标的形态学特征

本文报道了内蒙古呼伦贝尔市鄂温克族成人200例19项头面部观察指标的特征.研究结果显示:(1)随年龄增长,男性眼外角高于眼内角的出现率下降,肤色变浅.女性铲形门齿率下降,女性颧部突出度凸型率增大而中等型率减小,眼色黑褐色率减小而浅褐色率增大,鼻翼宽狭窄型率、中等型率减小而宽阔型率增大.(2)与男性相比,鄂温克族女性头发较直,颧骨较突出,耳垂较圆,上眼睑皱褶出现率高,蒙古褶略少见,眼裂较宽,鼻根较低,鼻翼较宽,鼻基部更上翘.(3)鄂温克族具有蒙古人种明显的容貌特征,如铲型门齿率较高,有蒙古褶率高,颧骨突出,褐眼色.其肤色较浅,鼻根较高,波发率较高,提示其族源来自西伯利亚一带,与汉族和南方少数民族有一定的区别.(4)聚类分析结果显示,鄂温克族与图瓦人、怒族、布里亚特人、独龙族、汉族(文昌)、仫佬族头面部特征较为接近,具有蒙古人种北亚类型的特征.     

混合Adaboost算法与Kalman滤波的头势人机交互

在基于头势的智能轮椅的人机交互中,头势识别是人机交互的重要研究内容。提出一种新的用于控制智能轮椅的头势识别方法,通过Kalman滤波器预测由Adaboost算法检测到的唇部窗口在下一帧图像可能出现的位置,进行下一帧图像的唇部检测,进而通过唇部窗口的位置与整个检测窗口中一个固定的矩形窗口进行比较确定头势。Kalman滤波器的使用克服了单纯使用Adaboost检测算法检测每一帧待检测窗口时将整个窗口的所有的位置都要搜索的问题,提高了唇部检测时间及检测精度,使智能轮椅在被头势控制过程中运动连续、正确。     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要,大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题,提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先,以VGGNet-16网络结构为基础,通过增加残差结构与BN层,降低卷积层通道数,并采用LeakyRelu激活函数等改进,构建一个新的特征提取主干网络。其次,将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后,使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明,提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP,检测性能优于YOLOv4。     

安徽汉族头面部9项人类群体遗传学指标研究

抽样调查了安徽省滁州市348例(男212,女136)汉族的9项头面部遗传学指标(内眦褶、上眼睑皱褶、门齿类型、鼻梁类型、鼻孔形状、下颏类型、耳垂类型、额头发际、头发类型),分析了各指标间的关系,并与国内其他族群进行比较研究.结果表明:(1)仅有上眼睑皱褶、凸鼻梁和尖形发际出现率在性别间的差异具有统计学意义(p≤0.05);(2)仅鼻孔形状-内眦褶一对性状的相关性具有统计学意义(p≤0.05);(3)在选取的17个族群中,安徽汉族的内眦褶、上眼睑皱褶和有耳垂的出现率居较低水平,窄鼻孔和尖形发际出现率居中等偏低水平,铲形门齿出现率居中等偏高水平,凸鼻梁、突型下颏和卷发出现率居较高水平;(4)聚类分析结果显示安徽汉族的头面部9项群体遗传指标具有南方族群的特征.     

闽南语族群头面部9项遗传指标的人类学研究

对福建漳州地区闽南语族群的头面部9项遗传指标进行调查,采取随机抽样的方法对总计382例中学生(男212例、女170例)进行9项遗传学指标(内眦褶、上眼睑皱褶、门齿类型、鼻梁类型、鼻孔形状、下颏类型、耳垂类型、额头发际、头发类型)的研究,分析了这些遗传学指标相互间的关系,并与我国部分省份群体的9项遗传学指标进行比较.结果表明闽南语族群的上眼睑褶皱出现率与鼻梁类型方面的性别差异存在统计学意义;在与我国各族群的比较中,闽南语族群的有内眦褶率、上眼睑褶皱率、有耳垂率、额头发际有尖率处于中等水平,凸鼻梁率、突下颏率和卷发率处于较高水平,铲形门齿率和窄鼻孔率处于较低水平;9对性状的两两相关性分析结果表明,下颏类型-内眦褶、鼻孔形状-上眼睑褶皱、头发类型-门齿类型、下颏类型-鼻孔形状间的相关性具有统计学意义.     

基于检测点失效检测算法的研究与改进

对利用二次检测模式构建的基于检测点的失效检测算法进行改进: 利用误判概率调整二次检测延迟时间的计算方法, 动态计算二次检测时间, 从而提高分布式网络中失效检测的准确性. 通过实验将传统的失效检测算法以及基于检测点的失效检测算法与本文提出的改进算法进行对比, 验证了在分布式系统失效检测应用中, 改进的算法能够提高失效检测的准确性.     

基于EfficientDet的高效目标检测算法研究

针对神经网络训练时收敛慢和模型泛化能力差的问题,文章首先分析传统的和基于深度学习的目标检测算法各自的优势和不足,接着概括梯度下降法各种变体优化算法和现阶段主流数据增强方法对应的优缺点,最后对训练时的优化问题提出组合使用AdaMod和AdamW的训练优化方案,提高了训练网络收敛效率。针对深度神经网络性能表现比较依赖于数据集从而导致泛化能力差的问题,该文使用基于线性插值的数据增强方案,对类别不同的样本之间的领域关系进行建模,增强了神经网络的健壮性。在VOC07+12数据集上实验结果表明EfficientDet-d0检测算法模型参数量、浮点计算量、精度和泛化性能比较均衡,泛化能力得到增强,训练过程收敛更快,验证了该文提出的训练优化方案和使用的数据增强方法是有效的。     

基于面部肌肉特征的面部表情度量方法

基于对人类表情肌活动效果的归纳,采用一种新的面部特征构造描述面部状态。以支持向量机的后验概率作为依据,提出一种基于面部肌肉特征的面部表情度量方法,并对基于不同特征和不同面部素材库的决策模型进行对比实验。结果表明,相比其他的方法,基于新特征的度量方法能够对不同的面部表情产生具有足够区分度的度量,并能够以较高的准确率提取视频文件中”最夸张”的表情。     

四川凉山彝族头面部形态特征的年龄变化

采用抽样调查取样方法,调查了四川凉山彝族自治区402例(男性197例,女性205例)彝族成人的头面部特征,初步分析该族群头面部特征随年龄增长的变化规律.结果表明:(1)头面部15项观察指标中,随着年龄增长,彝族成人有蒙古褶率下降、眼裂倾斜度趋于水平、眼色变浅、红唇变薄等变化;(2)22项测量指标中,鼻宽、口裂宽、上唇皮肤部高、容貌耳长和容貌耳宽5项指标与年龄呈显著正相关,额最小宽、面宽、眼外角间宽、唇高、红唇厚度、头围6项指标与年龄呈显著负相关,而且这些指标在不同年龄组间的差异多数具有统计学意义(P0.05);(3)12项派生指数中,仅有口指数与年龄呈显著负相关,且在不同年龄组间的差异具有统计学意义(P0.05).结论:彝族的头面部形态特征中,与软性组织有关的指标和指数多数会随着年龄增长呈现出一定的变化规律,骨性指标则相对稳定.     

三角形Packing问题中无损放置动作的研究

提出了三角形Packing问题中的两类放置动作－完全嵌入动作和孤立动作，证明了这两类放置动作是当前格局下的无损放置动作，并从可计算性角度提出了零自由度孤立动作的概念，为三角形Packing问题的局部优化提供了一个客观标准。     

一种基于尺寸特性的图像边缘检测算法

在多尺度子波变换模极大值的基础上,根据图像有效边缘与噪声边缘在尺寸大小上的显著差异等特性,实现了一种按边缘尺寸按边缘尺寸小及按边缘尺寸大小自适应分块检测图像边的方法。实验表明,采用这一方法,可得到单像素宽,定位精确、抗噪声效果好的边缘图像,其效果明显优于经典的边缘检测方法。     

基于扩展三角特征的AdaBoost快速人眼检测算法

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高.