一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别方法

在采用特征融合方法进行人脸表情识别时,通常会产生高维特征问题.针对这一问题,提出一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别新方法.利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)分别对待融合的两类特征在实数域进行第一次降维,将降维后的特征进行并行特征融合;为了解决在并行融合过程中产生的高维复特征问题,提出一种基于酉空间的混合判别分析方法(unitary-space hybrid discriminant analysis,unitary-space HDA)作为酉空间的特征降维方法.该方法是实数域混合判别分析法在酉空间内的扩展,并兼顾了复特征数据的类间判别信息及全局描述信息.对局部二值模式(local binary pattern,LBP)和Gabor小波特征进行融合,并在JAFFE和CK+表情数据集上开展对比实验.实验结果表明,该方法具有较好的高维复特征数据降维能力,并且有效提高了表情识别率.     

实时可控步长人体腿部连续走动运动生成方法

基于一个不具备精确步长控制的人体自由走动描述模型,提出一种根据单步步长求解对应直线走动运动的迭代算法,步长连续可变.对于相邻不同步长走动运动之间的平滑过渡问题,采用具有保边界特性的Bezier姿势加权进行解决,能够实时生成可控步长的人体腿部连续直线走动运动.在已知步长序列条件下,实时生成腿部连续直线走动运动;能够在已知直线走动距离条件下,实时规划走动步长与走动步数并完成走动运动的实时生成.通过一个连续跨沟直线走动的实时生成实例验证了提出方法的有效性.     

新生儿疼痛面部表情的特征提取

针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gobor小渡变换与改进的KDA相结合的特征提取方法.首先时新生儿面部图像进行Gabor变换,然后针对变换后的Gabor特征,用一种改进的核鉴别分析方法对它进行二次特征提取.该方法从根本上解决了表情识别中因小样本问题而引起的核类内离散度矩阵(kernel within-class scatter matrix)奇异性的问题.最后,对提取的特征用支持向量机进行了疼痛表情的分类识别.实验结果表明,此表情特征提取方法能够显著改善表情识别系统的性能.     

基于支持度变换的水平集人脸轮廓提取方法

提出了一种新的人脸轮廓提取方法,该方法将水平集与支持度相结合.首先将人脸图像进行支持度变换得到支持度图像,在此基础上,用支持度图像计算几何活动轮廓模型的边缘指示函数,在演化过程中先选取参数较小的边缘指示函数,使得边缘指示函数对眉毛不敏感,演化曲线过眉毛后选取参数较大的边缘指示函数,使得演化正确收敛于人脸轮廓.实验结果表明该方法的人脸轮廓提取效果较好,收敛速度快.     

基于语义的人眼特征快速自动提取方法

摘要：本文针对基于语义的人眼特征自动提取技术进行研究并探索出一条新的路径：首先,在人眼特征研究的基础上,自行建立了描述人眼特征的几何模型并定义了四个眼部特征参量;其次,采用三庭五眼规则分割出人眼区域;然后,利用梯度二值化及积分投影技术对人眼特征进行提取;最后,对人眼特征进行语义化并建立数字化标签。通过自建图库中1000幅彩色免冠照片的实验测试表明：计算机能够通过语义比对的方式实现快速人脸检索,最高重复率为8‰。     

Object-Z规格说明的结构模拟动画技术

形式化方法让软件需求的规格说明变得更加简洁精确,但是它的抽象难懂让用户难以确定形式规格说明中所叙述的用户需求就是他们所期望的.另外,大多的规格说明语言都是不可执行的,因此人们采用一种动画模拟的方式,将形式规格说明转换成一种可模拟执行的形式,从而帮助用户和规格说明者确认形式规格说明是否与用户的非形式化需求相一致.通过分析比较形式规格说明的两种动画策略———形式化程序合成和结构模拟的优缺点,决定使用结构模拟技术将Object-Z规格说明转换成SICStus Prolog可执行程序并加以执行,从而实现对Object-Z规格说明的确认.     

可视化在火炮发射动力学仿真中的应用研究

介绍了自行火炮发射时的可视化研究。在3D平台上实现了明暗处理和贴图,用运动控制器获得了火炮系统的算法动画。运动控制器所需的数据取自于火炮动力学仿真的结果,火炮可视化是火炮动力学仿真诸部分的重要组成之一,可视化技术为火炮理论分析和结构设计提供了有限途径。     

基于多姿态多状态面部情绪模型的表情识别

介绍了面部表情识别的主要步骤,在此基础上提出了一种多姿态多状态的面部情绪模型．该系统利用图像质量的评价结果来决定面部检测的方法,通过中性脸的检测来实现表情边界的分割,从而把提取的表情运动特征参数作为BP神经网络的输入,进而实现面部表情的识别．实验表明,该系统具有很好的识别效果．     

基于遥测光电容积脉搏波描记法的心率测量综述

遥测光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography, rPPG)是一种无需接触即可实现心率等生理信号测量的技术,在重症监护、情绪感知、驾驶员状态评估等医疗和工业领域中都有较大的应用潜力。然而基于遥测光电容积脉搏波描记法的非接触心率测量容易受到光照、运动等多种因素干扰,为提高非接触式生理指标测量的精度,中外学者做了大量的研究工作。系统性地综述了基于rPPG的非接触式心率为代表的生理指标测量研究进展。首先,概述了rPPG技术的背景和原理,而后对比分析了基于rPPG心率测量的主流传统方法,此外对基于深度学习的rPPG心率测量最新研究进展进行了分类阐述,最后讨论了非接触心率测量的前景以及未来研究方向。     

浅析3DSMAX中模拟Lightwave细分表面建模技术

文章分析了3DSMAX中模拟Lightwave的细分表面建模技术,3DSMAX多边形建模功能的增强,进一步使三维动画领域有所提高。