基于多特征与卷积神经网络的人脸表情识别

提出一种多特征与卷积神经网络相结合的人脸表情识别方法。先对人脸表情图像进行预处理,根据人脸面部"三庭五眼"的特征和人脸的几何模型对图像进行裁剪,采用双三次插值法对图像进行缩放。然后提取样本的局部方向模式、二维离散小波变换、Sobel算子三种特征。将这三种特征以三通道图像的形式输入卷积神经网络中进行自适应融合,融合后的特征通过Softmax层进行分类。在CK+数据库的识别率为99.51%,在RAF-DB的识别率为72.1%,识别率都有所提升,验证了所提方法的有效性。     

基于比率图的表情映射机器视觉研究

脸部的表情不仅显示了脸部动态特征,还显示了脸部外观的微妙变化,例如脸部的褶皱和皱纹。这些很重要的细节特征很难合成,传统的表情映射技术只考虑动态特征,但在光照强度变化时细节特征经常被忽略。为了获得脸部表情的细节特征,本文提出了一种表情映射新方法---利用表情比率图捕捉表情细节特征,精确获得此特征强度变化,产生更多脸部表情。通过实验对比,得到表情比率图对于脸部表情细节特征更具有鲁棒性和可靠性的结论。     

芜湖市体育动漫产业发展研究

通过查阅文献资料和前瞻性分析相结合的综述性研究,论述了体育动漫和动漫产业的内涵,分析了芜湖市体育动漫产业的现状,分析芜湖市存在市场定位不恰当,体育动漫产业系统的产业链没有形成,缺乏体育动漫高端人才,体育动漫创作资金的缺乏等问题,提出通过加强芜湖体育动漫的文化内涵;普及动漫文化,培育大众体育动漫情怀;制定合理的人才培养计划,引进体育动漫高端人才等策略推进芜湖体育动漫的发展。     

高校《工程实验力学》教学研究及实践

针对《工程实验力学》在培养学生的动手能力和创新能力方面的重要性,从实验力学的教学实践出发,探讨了实验教学中的教学理念、方法和手段等。坚持理论与实践相统一的教学理念;提出引入计算机辅助教学手段,教学与科研相融合,以学生为主的互动式新的教学模式。通过实践,提高了实验力学教学质量,对学生实验技能的培养锻炼效果显著。     

基于关键子区域及特征提取的表情识别

针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(LGC)、局部均值梯度编码算子(LMGC-HD);改进的算子具有更低的维度,能够充分地描述局部形变;且受随机噪声及边缘变化影响小。最后使用支持向量机(SVM)进行分类识别。采用CK+数据集进行实验,结果证明该系统能够有效地提高人脸表情的识别率。     

三维可视化技术在风电机组中的应用

计算机图形学广泛应用于各个行业.简要介绍了在风电行业中三维可视化技术的应用.基于Pro/E的建模和动画制作以及基于3DMAX的动画处理,将风电机组的装配工艺进行仿真,使其一目了然,为风电机组制造厂商的产品概念传递、市场销售和技术培训提供一些新思路.     

浅议动漫影片在幼儿美术教育中的作用

直观、生动形象的教育载体——动漫影片,符合幼儿的认知心理规律,利用动漫影片进行幼儿教育可以激发幼儿对美术的兴趣、激发幼儿观察事物的兴趣、激发幼儿的主动创造欲望。这对提高幼儿的美术素质,培养全面发展的人才意义是非常之深远的。     

抽象动画角色的情感表达特点研究

动画独特的艺术特征与传播优势决定了其角色形象成为一部动画作品成功与否的关键因素。抽象角色是区别于卡通、仿真角色的一种个性艺术表现形式,在抽象符号化的背后蕴含着丰富的情感。本文通过分析和结合具体动画实例,论述了抽象角色在动画中承担的情感表达的特点,使观众更好的接受这种以抽象角色为表达方式的动画,从而将对抽象角色动画了解不多的潜在受众变为核心受众。     

表情比例图的鲁棒性增强算法

针对表情比例图（ERI）方法的光照条件及对准误差的鲁棒性较差的问题，提出了一种新的比例图滤波方法，该方法利用形态学膨胀算子提取对准误差所致的噪声区域及其过渡带，然后利用线性插值恢复出平滑的比例图，同时还提出了基于商图理论的光照校准方法，并应用于照明条件不一致下的表情绘制，即通过求解空间3个独立点光源的组合系数，实现了样本图从任意光照向期望光照的校准．实验结果表明，所提方法能够探测并消除对准误差带来的比例图噪声，能够实现不同照明条件下的样本图像光照校准，从而提高了ERI算法应用于表情合成时的鲁棒性．     

CAI中的三维教学动画

本文通过介绍一个基于建构主义学习理论的ＣＡＩ课件，分析和探讨计算机三维动画在创建新型学习情境中的作用