基于Mean Shift算法的人脸跟踪

人脸跟踪是视频检索、视觉监控等领域中的一项关键技术,随着机器视觉技术的发展,实现人脸跟踪的算法也是多种多样。将人脸跟踪问题近似于一个meanshift跟踪问题,选取面部的颜色特征作为跟踪模板,并在MATLAB中进行了仿真,得到了良好的实验效果。     

一种基于二值模式特征的人脸检测算法

提出了一种改进的基于多区块局部二值模式(MB-LBP)特征的人脸检测算法.算法针对Ad aBoost算法训练过程中出现的权值分布扭曲的现象,对样本权值的更新规则进行了调整.实验结果表明,该方法有效地缩短了训练时间,而且避免了权值扭曲的现象.算法在保证检测率的同时降低了误检率.     

基于云计算的海量人脸特征图像大规模对比技术

生物特征识别过程中的人脸识别,人脸数量的巨大,限制了这项技术的应用性.本文提出了一种基于云计算的大规模人脸特征图像匹配技术,运用广域云计算网络模型,对图像中存在的人脸特征信息进行有效地提取.在云计算的相关对比算法中,运用改进的ASM匹配模型进行人脸特征的提取与匹配.保证特征的进度,运用云计算强大的运算能力,完成海量图像的人脸图像匹配,克服了传统算法的弊端.实验证明,这种算法能够避免由于人脸的图像数量过大,造成的图像匹配耗时的缺陷,大幅提高了相关算法的应用性.     

基于运动信息自适应的运动估计算法

结合分析UMHexagon S和经典运动估计算法,本文提出了一种基于运动信息自适应的运动估计算法。该算法利用宏块的时空相关性实现对静止块的判定,并对其直接停止搜索;依据块的运动类型来自适应选择起始点和模板,对于中、小运动块跳过大模板粗搜索直接进入小模板细搜索。实验结果表明,基于运动信息自适应的运动估计算法的搜索精度接近于UMHexagon S,但是搜索速率优于H.264标准中已有的快速运动估计算法。     

基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法

针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法。在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别。实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性。     

基于SIFT特征匹配的多人脸图像拼接方法研究

针对日常生活中多张人脸图像的合成问题,提出了基于SIFT特征匹配的多人脸图像的拼接方法。首先应用SIFT算法实现了多张人脸图像的拼接,最后采用VC++6.0实现了多人脸图像的拼接,获得了所需视野大小的全景图像。从实验结果可以看出,本文所研究的方法具有很好的效果,完全可用于课堂考勤的多人脸检测与识别中。     

基于X264的六边形运动估计算法的改进

在块匹配运动估计中,起始搜索的模板类型和大小影响着搜索的速度,在现有的快速搜索算法中,采用由大到小的模板进行搜索,这种方法在运动矢量较小时,增加了一些不必要搜索的点数.本文在分析X264(X264是一个开源的H264/AVC的视频编解码器)编码模型中4种运动估计算法的基础上,提出了一种六边形改进算法,在保持了原有图象质量的情况下有效的提高编码速度.通过对各种测试序列的实验证明,改进后的算法与六边形算法相比,在重建图象质量和码率接近的情况下,编码速度平均提高了12%,提高了编码器的实时性.     

基于肤色模型的人脸检测算法

在此研究了彩色图像中的人脸检测算法,在肤色模型方面讨论了肤色在不同的色彩空间中的表现,通过对一定数量的样本建立了一个图像库,选择色彩空间并建立了肤色模型,然后通过形态学等处理后得到候选区域。然后对候选区域使用特征脸的方法进行验证。通过这样的方法在保证了精度的同时克服了特征脸方法原有的搜索速度慢的特点。最后本文对所使用的方法作了一个总结并对下一步的工作进行了展望。     

一种鲁棒性强的光照人脸预处理算法

为解决变光照下人脸识别率低问题,提出一种鲁棒性强的光照人脸处理算法(ISSR)。首先对亮度图像进行粗估计,然后通过非线性运算在反射图像中对粗估计的亮度图像进行补偿,最后采用支持向量机建立人脸识别分类器,并采用Yale、CMU-PIE和AR人脸库进行仿真测试。结果表明,相对于其它光照处理算法,ISSR算法增强了人脸图像的质量,提高不同光照条件下的人脸图像识别正确率,鲁棒性更强。     

一种基于随机图像序列的三维人脸识别算法

针对二维图像序列非刚体三维特征恢复识别技术受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,识别重建人脸特征面临着形变程度估计不准,识别误差较大的问题,提出一种基于随机图像序列的三维人脸识别算法.该方法通过在三维人脸运动恢复的框架模型中加入一定的物理运动约束,刻画不同非刚体运动形状基的情况下,准确计算人脸运动形变的程度,运用形状基模糊关联技术完成人脸的三维识别.实验结果表明,这种方法得到的解误差较小,识别效果明显.     

基于正交小波变换的三维人脸门禁系统设计

提出一种结合嵌入式技术的三维人脸门襟系统的设计及具体实现方法。通过搭建相应硬件配准、运用正交小波技术,配合双目立体视觉原理,完成人脸的三维采集和特征识别。该系统因为加入了三维的因素,可以有效地克服传统的门襟系统受到光照、角度等外界因素影响带来的弊端。实验表明,该方法能够建立真实有效的三维人脸模型,提高了门禁系统识别的准确性。     

一种基于运动特征聚合的三维织物模拟算法

针对布料本身具有很强的非刚性特性,运动方向具有较强的随机性,三维模拟效果不佳的缺陷.提出一种基于运动特征聚合的三维布料运动估计仿真方法.通过建立布料的运动模型,准确分析布料受力的情况.运用布料运动模型参数学习方法,准确分析布料的运动方向,克服运动随机性,完成布料的三维仿真.实验证明,这种方法有效地提高了布料估计的真实性,取得了满意的效果.     

一种基于松弛特征关联的3D人脸多特征匹配算法

针对人脸特征表情变化极为复杂,3D模型形变中的程度较为细微.一些特征点的位置会出现一定程度的飘逸,给准确的三维特征匹配带来了难度.提出基于松弛特征关联的3D人脸多特征匹配算法.通过提取特征点,计算三维特征的松弛特征对应程度,最大程度的完成在误差较大程度下的三维特征匹配.避免传统算法中用直线距离特征匹配带来的弊端.实验仿真程序表明:该方法在误差较大的匹配环境下,优化效果较为明显.     

图像识别在考生身份认证系统中的应用

针对传统考生身份认证方法的缺陷,提出一种基于人脸识别的考生身份认证系统。首先利用图像采集系统采集考生人脸图像,然后对人脸图像进行特征提取和特征选择,并将人脸特征输入到人脸特征库进行匹配,最后采用支持向量机算法对人脸进行分类识别。实验结果表明,该系统提高了考生身份识别的正确率,减少了识别时间,能够很好满足实际考试的要求。     

不完整信息下的人脸识别技术研究

近年来在模式识别领域,人脸识别早已成为热门的研究方向之一。但是在大多数情况下,采集到的人脸图像信息并不完整,受现实因素制约,往往存在分辨率低,尺度变化大,同时受到光照、运动姿态以及遮挡物等的影响,如何利用这些不完整信息下的图像来进行人脸识别一直以来都是很多学者想要克服的技术难关。文中提出了一种针对不完整信息下的模糊人脸图像复原方法,并在复原重建后的图像的基础上来进行人脸识别研究,最后展望了不完整信息下的人脸识别未来的发展方向和趋势。     

三维图像重建中差异信息融合算法研究

针对三维图像重建中的差异信息融合算法识别率较低,稳定性差,无法有效处理不确定因素等弊端,提出一种新的三维图像重建差异信息融合算法,分析了二维图像和三维图像的一阶与二阶统计,对自相关函数进行归一化处理,将二维图像的自相关函数变成三维自相关函数,利用傅里叶变换求出三维图像的功率谱,通过调整合理的辐角塑造该三维图像的傅里叶转换。对三维图像重建过程中的特征向量进行划分,保证三维图像重建过程中全部信息的完整性。依据特征向量与信息之间的经验知识对学习样本进行建立,给出某一时间段内三维图像重建中某个神经网络对应的差异信息融合公式,对多个神经网络的差异信息融合结果进行融合,实现三维图像重建中差异信息的融合。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的有效性。     

基于稀疏差分和典型相关分析融合的人脸图像识别

为了进一步提高人脸图像的识别率,提出了一种相关分析融合的人脸图像识别算法。首先通过采用压缩测量数据得到人脸图像,然后通过划分子模式的方法去除图像中的小样本,提取局部特征,采用成分分析提取人脸图像的整体特征,通过算法对人脸图像特征进行融合,从而消除人脸部冗余信息,最后通过3个人脸数据集对算法进行测试。仿真实验表明,本文的算法相对于参比算法,提高了人脸图像识别精度,具有很好的鲁棒性。     

感知面子对行为意向影响的跨文化比较研究

本文在现有研究的基础上提出消费者感知面子的概念,并在中美两国消费者的跨文化背景下检验了它对行为意向的影响机理。研究结果表明,感知面子对中美两国消费者的行为意向均具有显著的正向影响;中国消费者的面子意识正向调节感知面子与行为意向的关系,面子意识高的消费者的感知面子会对行为意向产生更大的影响,美国消费者的面子意识对感知面子与行为意向的关系不具有调节作用;中国消费者的感知面子对行为意向产生直接影响,美国消费者的感知面子通过主观规范对行为意向产生间接影响。     

基于弹塑性力学的企业边界变形与跨组织团队管理

20世纪80年代以来,信息技术革命促使企业规模发生了重大的变化:巨型化和小型化.但实践证明:成功者不足一半.究其原因,许多经济学家和管理学家各自从不同的角度进行了解释.从弹塑性力学角度来探查企业边界的变化原因及未来发展趋势.环境的压力导致了企业边界发生不一致变化,在规模(或物理)边界和最大能力(或心理)边界之间出现了模糊地带.模糊地带的稳定与否直接关系到企业抗御风险能力的大小.在模糊地带组建跨组织团队,并对其进行有效管理,能够增强企业边界的稳定性.     

基于X3D的三维地形可视化研究

三维地形可视化技术一直是地理信息系统、数字摄影测量、虚拟现实等领域的研究热点。介绍了X3D的相关知识,利用Java平台和X3D技术实现三维地形的可视化。