全局重建和位置块残差补偿的人脸图像超分辨率算法

针对传统基于学习的人脸图像超分辨率算法存在高频细节信息损失过多问题,提出一种全局重建和位置块残差补偿相结合的人脸图像超分辨率新算法.首先利用高、低分辨率训练集所有样本,使用基于权值学习的全局重建算法得到初步的人脸图像,再结合图像模糊和下采样过程,产生高、低分辨率残差图像训练集,最后使用基于位置块的残差补偿算法,对初步的人脸图像进行高频细节补偿得到最终结果.对比实验结果表明,相比同类基于学习的人脸图像超分辨率算法,在将人脸图像分辨率提高4×4倍的情况下,新算法的平均峰值信噪比可提高0.65～3.55dB,可以更好地重建出局部高频细节信息.     

江苏淮安汉族人头面部形态特征的年龄变化

在江苏淮安地区的城市和乡村调查了汉族732例(男为370例,女为362例)成人的38项头面部体质指标,计算了13项头面部体质指数,统计了指数分型情况,对江苏汉族头面部形态特征的年龄变化进行了初步分析.结果显示:(1)头宽、额最小宽、眼内角间宽、眼外角间宽、唇高、耳上头高、红唇厚度这7项指标值与年龄呈负相关.(2)上唇皮肤部高度、容貌耳长、容貌耳宽、面颊皮褶这4项指标与年龄呈正相关.(3)随年龄增长,江苏汉族上眼睑有皱褶率增加,有内眦褶率明显下降,眼裂变窄,眼色变浅,上唇皮肤部高度低型率下降而高型率上升,上红唇厚度的薄型率明显增加,鼻翼宽的中等型率下降而宽阔型率上升.(4)随年龄增长,头面高指数值增加,头长宽指数、头长高指数、口指数、颧额宽指数、额顶宽指数值下降.     

典型洞型工作面端部围岩变形特征的有限元分析

本文通过对三种典型洞型的三维有限元分析研究,给出了与以往认识不同的几个概念,并为在巷道围岩稳定性分析时,适当地作二维简化给出了一个较合理的范围。另一方面,为在平面有限元分析和反分析中考虑空间效应、确定释放荷载系数提供了重要的参考依据。     

基于GPU的PCA人脸识别系统设计

针对实际人脸识别系统需要满足实时性的应用需要,探讨了在图形处理器(GPU)硬件架构基础上的基于主成分分析(PCA)人脸识别系统设计与实现.结合统一计算设备架构(CUDA)的计算平台,通过将算法中耗时长、适合并行的部分过程映射到GPU上并行执行改进系统的加速实现.实验结果表明:相对于基于CPU平台的串行实现,基于GPU的实现在整体上能够获得约5倍的加速,而两个执行并行的模块能分别获得最大20倍和30倍的加速.     

也门采用溢流面板堆石坝的可行性

论述了溢流面板坝的发展概况及其特点，介绍了也门的水利工程特点，指出在也门进行溢流面板坝技术论证的必要性，以Warzan坝为实例，通过一系列数值模拟分析，论证了面板坝坝顶溢流的可行性，为也门Warzan坝的可行性设计研究提供了有实际参考价值的依据。     

基于嵌入式平台的运动人脸捕捉系统设计及实现

针对现有智能监控系统难以同时满足清晰、准确、实时、可靠等要求的缺点,提出了一种基于嵌入式视频监控的实时人脸捕捉系统。在ARM Linux操作平台上建立流媒体服务器,实现CCD摄像头的视频采集和传输,采用背景差分法与相邻帧差相结合的方法来实现运动目标的分割与精确定位,提出了一种基于肤色模型的人脸区域分割算法,缩小了运动区域的人脸检测范围,在此区域内,通过Adaboost算法实现了运动目标的实时人脸捕捉。采用ARM1176JZF-S内核的Samsung S3C6410处理器,以Linux2.6.28作为系统的软件开发平台,在基于开源计算机视觉库OpenCV软件工具基础上进行系统开发与测试。结果表明,该系统实现了运动目标的检测以及人脸捕捉,并具有很好的清晰度,从其统计的检测率和运行时间看,有很好的鲁棒性和实时性。     

基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

复杂动态背景中的人脸检测

针对复杂动态背景中的人脸检测问题，提出了一种基于差影运算和肤色识别的检测算法。该算法首先通过改进的差影运算初步确定人脸区域，然后建立一个人脸肤色模型进一步进行肤色匹配．从而实现由粗到细的人脸检测。实验证明，该算法可以适应不同的光照环境，不受人脸大小和朝向的限制。其运算速度和精度均达到实用要求。     

基于二维非参数化判别分析的人脸识别

基于二维线性判别分析和非参数化判别分析的思想,提出了一种新颖的用于人脸识别的特征提取方法--二维非参数化判别分析方法. 该方法解决了传统判别分析方法中的小样本问题与高斯分布假设问题. 可以准确、高效地实现人脸识别. 通过在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,算法相对于传统线性判别分析方法有显著优势.     

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。