基于三点透视的人脸姿态估计算法

提出了基于特征点透视变换和人脸统计模型的人脸姿态估计算法.首先建立以左右眼睛点和鼻尖为几何特征点的人脸统计模型,然后推导出这三个特征点在图像平面坐标系和三维世界坐标系间的对应关系,进而得到从图像平面上的三个特征点估算人脸在三维空间姿态的理论方程,最后运用迭代方法给出了一个完整的快速人脸姿态估计算法.实验结果表明,本算法精度高,速度快,具有较好的鲁棒性.     

基于坐标系人脸注册和集成分类器的3D人脸识别方法

由于三维人脸识别精度很大程度上取决于对齐模块的质量,提出一种内在坐标系注册人脸、两层集成分类器进行人脸识别的方法.首先进行3D人脸注册,人脸注册是基于由鼻尖、鼻子水平面以及人脸垂直对称平面表征的内在坐标系统,只需注册1次人脸扫描;然后进行预处理,去除噪声和填充空洞区域;最后通过主成分分析(PCA)提取图像特征,两层集成分类器采用马氏余弦(MahCos)匹配度和加权波达计数法(WBC)对人脸区域分类并进行合并和重新排列.FRGC v2.0和CurtinFaces数据库的实验结果验证了此方法的有效性.与Mesh shift方法、三维PCA方法、ICP匹配方法和LDA方法相比,此方法提高了识别性能,且在计算复杂度上也有较大优势.     

一种确定条带状激电异常场源体产状的向量法

提出一种确定条带状激电异常场源体产状的向量法,用于激电中梯法在野外准确快捷地确定板状场源体的产状。通过激电中梯扫面获得激电异常,结合地质资料确定场源体是板状体,选择三条中梯剖面,提取剖面上板状体中心平面的三个顶端坐标,三个坐标点如果不在一条直线则可以确定中心平面,利用空间解析几何法计算出中心平面的法向量,根据法向量中的实数对确定中心平面的产状。结果表明:该方法与传统的利用激发极化法确定板状体产状的方法相比,具有准确快捷、不需要进行复杂的反演、产状计算结果唯一等优点。该方法在云南省孟连铜矿区应用效果良好,按照该方法计算出的板状场源体的产状和坑道验证的产状基本一致,验证了方法的有效性、实用性。     

基于测地线采样的三维表情人脸识别

针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。     

用Kinect定位平面上单一圆柱型物体

通过Kinect设备获取物体所在场景的3D点云图像,再用积分图像计算场景中点云的法向量,根据法向量Y方向分量与XOZ平面所成角度的正切阚值滤除放置物体的平面,同时利用坐标输出阏值的设定滤除其它背景点和噪点。随机采取物体点云图中任意法向量不同的两点,根据它们的法向量和坐标,用异面直线公垂线的计算方法得到圆柱体的中心轴。再用点到空间直线的距离公式计算圆柱型物体的半径。最后通过计算物体点云X,Y,Z方向坐标的取值范围,实现对物体的定位。使用采集的场景点云图对算法结构进行测试,结果表明,算法结构可以可靠提取放置物体的平面和平面上的圆柱形物体,可以为机器人抓取提供准确数据信息。     

一种实时准确的线结构光条纹中心提取方法

提出一种基于轮廓关键点和能量中心优化的条纹中心线精确提取方法.利用轮廓点曲率提取轮廓关键点,并根据所提取的关键点对轮廓横截面进行分块;利用Bazen方法提取轮廓横截面法向量,借助灰度重心法提取条纹中心线;根据光刀能量服从偏态分布的特点对条纹中心进行优化.实验结果证明,该方法能够快速、准确地提取激光条纹中心,可以满足结构光焊接系统的实时性和准确性要求.     

基于光照子空间的人脸识别研究

利用球面谐波模型建立的9D光照子空间进行人脸识别.用SFS方法获得人脸表面特征点深度,以特征点深度为基础,用NURBS方法重构三维人脸,并用该三维人脸的法向量计算球面谐波基图像,进行人脸识别.结果表明,以所求的球面谐波基图像为基础进行人脸识别,不仅提高了人脸表面法向量的精度,减少了运算量,而且使得人脸的识别率明显提高....     

基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别

为解决人物面部遮挡情况下识别人脸信息不清楚的缺陷,优化人脸识别系统,提出了基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别方法。依据稀疏性表达对人脸图像去噪,根据图像灰度变换原理检测人脸图像边缘,分割边缘区域,计算其阈值以得到人脸图像边缘信息。标记人脸特征点增强信息识别精度,提取人脸图像的特征描述子,并将其输入支持向量机模型中,通过训练实现局部遮挡人脸图像识别。实验结果表明,该方法应用于人脸图像识别平均识别率高于73%,识别时间低于20 s。     

M估计的稳健平面标靶中心定位算法

标靶在地面激光扫描仪多测站点云配准,以及在全球卫星导航信号不良状况下改善移动激光雷达系统精度具有重要作用,标靶的精确提取与定位是关键问题之一。本文提出基于M估计的标靶中心定位方法：先根据标靶与周围环境反射强度差异,构建强度变化率特征,提取标靶边缘点云;再对标靶候选区域点云进行主成分分析,计算标靶平面法向量,对标靶边缘点云进行投影变换;最后通过M估计选权迭代法,剔除标靶噪声与粗差点云,拟合标靶形状,精确定位标靶中心。试验表明,本文算法能够在标靶存在冗余、缺损状态时排除非标靶圆形边缘的粗差点,获得高精度标靶中心。     

例析平面方程的几种解法

平面方程可以分为的五种情形,即点法式、一般式、三点式、截距式和法线式,常用的是点法式、一般式.知道平面上的一个已知点和它的一个法向量,就可以确定这个平面.对平面的法向量,只要与这个平面垂直的任何非零向量都可作为该平面的法向量.法向量不惟一,但它们彼此平行.法向量常用向量的代数运算求得.找出法向量和找出平面上的点求出平面方程,是求平面方程的主要方法之一.着重研究用点法式和一般式求平面方程Ax＋By＋Cz＋D=0,并探索在平面的一般方程中,待定系数A、B、C、D分别为零或不为零时的一些特殊平面方程及位置特征.     

一种有效的唇部特征定位算法

唇部特征定位是唇读系统不可获缺的一个环节。该文在人脸检测的基础上,对唇部特征进行定位研究。先根据Ada Boost人脸检测算法对人脸图像进行人脸检测,确定人脸位置。根据人脸面部结构特征估计唇部所在区域,运用唇部BR加权G色对比法(WBRGC)对唇部进行分割,在唇部边缘上提取特征点,实验表明该方法能够快速有效地定位出唇部特征点。     

应用人脸姿态估计实现人机信息交互

针对残疾人士不用手实现计算机操作的问题,提出了一种通过面部姿态的视觉分析手段控制鼠标操作的新方法。首先,由CCD摄像头获得人脸视频图像,采用Haar特征和基于AdaBoost算法的目标检测手段确定人脸区域,再通过图像分析手段提取2个眼角、2个嘴角和鼻尖共5个特征点;然后,以一幅正面图像的特征点位置为参考,对实时图像中人脸的空间姿态进行估计;最后,根据人脸的3个偏转角定义并生成人机交互信息,用于计算机人机界面中鼠标位置的移动和操作控制。实验表明,在良好的光照条件下,该方法可以快速准确完成人脸姿态估计并获得鼠标控制信息,帮助伤残人士实现人机信息交互。     

基于单幅正面照和统计模型的三维人脸重建方法研究

为提升单张图片三维重建的效率、提高重建的精准度,提出了一种基于单张图片和统计模型的三维人脸重建技术。首先基于智能行为理解组（intelligent behaviour understanding group,IBUG）,采用监督下降算法（SDM）进行训练来建立二维人脸特征点参数模型;再应用该参数模型对给定图片进行特征点提取;然后基于北京工业大学3D数据库（BJUT-3D）进行三维人脸统计模型的构建;最后,以三维人脸统计模型为基础,使用学习因子自适应梯度下降法对能量函数进行迭代优化,得到统计模型参数化向量,使用该向量来调整统计模型,实现与给定图片相匹配的三维人脸模型构建。实验证明,与现有的方法相比,本文方法重建出的三维人脸模型具有更高的精确度和自适应度。     

基于面部曲线特征融合的三维人脸识别

针对三维人脸识别,提出了一种基于面部等测地轮廓线并结合局部特征和整体特征的人脸识别方法.首先,在人脸中提取到鼻尖点等测地距离的点组成等测地轮廓线来表征人脸面部曲面;然后,根据重采样后轮廓线上点的邻域信息提取局部特征,根据轮廓线的整体形状信息提取人脸整体特征;最后,分别利用比较局部特征和整体特征,将比较结果在决策级融合,给出最终识别结果.所提算法在FRGC(face recognition grand challenge)v2.0数据库上进行测试,测试结果表明,特征融合后的识别性能优于单一特征的识别率,且具有较好的表情鲁棒性.     

基于优化的SIFT特征描述子的人脸特征点定位

针对传统人脸特征点定位算法复杂度高,精确度低和适应性差的特点,提出了1种基于脸部特征点特有纹理特征的检测方法进行精确快速的人脸特征点定位.首先根据脸部特征点的纹理特征,利用Powell算法学习得到基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的特征算子最优化的参数.然后提取脸部特征点在最优化的参数下的SIFT特征算子并用于训练基于支持向量机回归的检测器.最后利用Bio ID人脸数据库进行测试.实验结果表明,该方法结构简单,具有较高的精确度,对于表情和光线变化具有很好的鲁棒性.     

一种基于法向量夹角的点云配准方法

点云配准是逆向工程、机器人导航、计算机视觉等领域中进行三维重建的关键问题.针对4PCS配准算法对点云数据密度变化强烈的情况表现不稳定,以及为了保证效率海量点云数据必须进行下采样而导致对应点对无法得到保证的情况,本文提出了基于法向量和邻近点数目的特征点提取方法对算法进行改进.选取一个半径范围内的点作为邻域,并通过总体最小二乘法拟合局部平面求解法向量,之后利用法向量夹角和邻域大小进行特征点提取,最后在特征点集上进行4PCS算法.因为点集基数大幅度减少并且特征明显,有效提高了4PCS算法的速度和精度.     

海量点云数据轮廓特征线的快速生成算法

从海量点云数据中快速生成轮廓特征线,是实现基于特征的模型重建的关键.提出了一种基于切片的轮廓特征线快速生成算法.该算法首先对点云数据进行切片,将数字图像的方法应用到基于切片的特征点提取中,通过设置数字栅格平面的边长快速地提取特征点,并根据提出的双向索引连通法快速构造特征线,最终实现了点云数据的曲线模型.实例证明:本算法可以快速、准确地生成海量点云数据的轮廓特征线.     

基于Gabor小波支持向量机的人脸检测

提出了一种基于Gabor小波的支持向量机人脸检测方法.该方法首先提取人脸和非人脸样本库的Gabor小波特征,构造学习样本集,再训练支持向量机,计算出最优分类决策函数.对比实验结果表明,本文提出的方法简单、计算复杂度低、效率高、对正面垂直人脸的检测和定位准确度高.     

面向三维残缺点云图像的数据精简方法

为解决残缺点云模型数据精简时边界特征容易失真的问题,以汽车覆盖件中的薄壁类零件为研究对象。提出一种保留残缺点云边界特征的数据精简方法。借助KD-tree建立数据索引结构,获取数据点最近邻,并通过邻域点拟合出微切平面的方法,计算出点云数据的法向量。利用法向量夹角大小关系,选取边界以及孔洞特征点的初始种子点。再根据欧氏距离实现初始种子点的邻域搜索,从而完成边界以及孔洞邻域特征点的提取。根据曲率精简的方法,对非特征点进行数据精简,最后,合并特征点云与非特征点云,实现对残缺点云模型的数据精简。将随机精简法、曲率精简法分别用于点云模型精简处理,结果表明：相比于其他两种方法,所提方法更好地保留了模型边界以及孔洞邻域特征数据点,其标准偏差、曲面表面积变化率优于其他两种方法且变化相对稳定。     

平行双回线路单回线不对称故障时提取故障分量的新方法

针对传统的只能在故障后2到3个周波提取故障分量的缺点,提出了单回线不对称故障在整个故障过程提取故障分量的新方法.该方法在平行双回线路的六序故障分量理论和单回线不对称故障复合序网图的基础上,根据同向网正、负序电流分布系数相等和反向网正、负序电流分布系数相等的特点,用正、负序电流反向量和负序电流同向量间接求得正序电流同向量的故障分量,进而合成得到每回线各相电流的故障分量.该方法不受负荷电流和电网参数波动的影响.PSASP和MATLAB仿真表明,通过该方法得到的故障分量同实际故障分量相同,而且可以长时间提取.