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目的 人脸配准是当前计算机视觉领域的研究热点之一,其目的是准确定位出人脸图像中具有语义特征的面部关键点,这也是人脸识别、人脸美化等众多与人脸有关的视觉任务的重要步骤。最近,基于级联回归的人脸配准算法在配准精度和速度上都达到了最先进的水准。级联回归是一种迭代更新的算法,初始脸形将通过多个线性组合的弱回归器逐渐逼近真实的人脸形状。但目前的算法大多致力于改进学习方法或提取具有几何不变性的特征来提升弱回归器的能力,而忽略了初始脸形的质量,这极大的降低了它们在复杂场景下的配准精度,如夸张的面部表情和极端的头部姿态等。因此,在现有的级联回归框架上,提出自动估计初始形状的多姿态人脸配准算法。方法 本文算法首先在脸部区域提取基于高斯滤波一阶导数的梯度差值特征,并使用随机回归森林预测人脸形状;然后针对不同的形状使用独立的级联回归器。结果 验证初始形状估计算法的有效性,结果显示,本文的初始化算法能给现有的级联回归算法带来精度上的提升,同时结果也更加稳定;本文算法产生的初始形状都与实际脸型较为相近,只需很少的初始形状即可取得较高的精度;在COFW、HELEN和300W人脸数据库上,将本文提出的多姿态级联回归算法和现有配准算法进行对比实验,本文算法的配准误差相较现有算法分别下降了29.2%、13.3%和9.2%,结果表明,本文算法能有效消除不同脸型之间的干扰,在多姿态场景下得到更加精确的配准结果,并能达到实时的检测速度。结论 基于级联回归模型的多姿态人脸配准算法可以取得优于现有算法的结果,在应对复杂的脸形时也更加鲁棒。所提出的初始形状估计算法可以自动产生高质量的初始形状,用于提升现有的级联回归算法。 相似文献
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鉴于足够的嵌固深度对于保证悬臂式基坑支护结构的稳定至关重要,而基坑稳定性问题又是一个模糊随机事件,其中兼有随机性特点和模糊性特点,故而基于模糊概率理论研究了嵌固深度的优化分析方法,实例的计算结果表明:随着嵌固深度的加大,基坑发生失稳破坏的模糊概率减小,从而为达到基坑安全性及经济性的双重目标,确定合理的支护结构嵌固深度提供了理论依据。 相似文献
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1 前言 洗发香波是最普遍的发用制品,它除具有清洁头发的功能外,还应具奋护发功效。性能完好的香波应该是泡沫丰富,既能洗头发和头皮上面的灰尘污秽及油腻头皮屑,又不会去尽头发和头皮上面的油脂薄膜而使头发干燥,并且洗后头发不应有油腻感,便于头发的湿梳和干梳.洗后能使头发光亮、柔软,富有弹性,留芳持久。为此,香波的配制需要一定的技术合理的配方,严格的生产控制过程,以保证香波质量的稳定可靠. 相似文献
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为研究装配式部分包裹混凝土(PEC)组合梁的受力性能,完成了12个试件的单向往复荷载试验,研究了剪跨比、混凝土厚度、对拉螺栓设置等对承载性能与变形能力的影响。研究结果表明:随着剪跨比的增大,试件的破坏形态由剪切破坏向弯曲破坏发展;在试验加载后期,部分试件出现腹板两侧混凝土破坏不对称现象,导致试件承受弯矩和剪力的同时,还受到了扭矩的作用;对拉螺栓不但能够提高型钢对混凝土的约束效应,防止受压钢翼缘的局部屈曲,而且能够发挥抗剪连接作用,保证型钢与混凝土的协同工作;对于小剪跨比试件,混凝土厚度对承载力的影响较大;混凝土厚度对正截面受弯承载力的影响则相对较小,因此大剪跨比试件的承载力受混凝土厚度的影响相对较小。根据叠加原理,提出了装配式PEC组合梁的受剪承载力计算公式;根据平截面假定,提出了全截面塑性状态下的装配式PEC组合梁的受弯承载力计算方法。提出了三折线模型,建立了Vm-Mm的归一化关系。 相似文献
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为研究SRC-RC竖向混合结构中转换区域的抗震性能,设计2榀试验模型,其中一榀模型的上下两层砌筑有填充墙。通过低周反复荷载试验,研究模型的损伤破坏与性能指标,分析填充墙对转换区域抗震性能的影响,获得滞回曲线,承载力,侧移角,延性系数等关键性能指标。无墙框架的滞回曲线饱满,“捏缩”效应不显著,而填充墙框架的滞回环则表现出明显的“捏缩”效应,曲线中部出现了明显的滑移段,该段内荷载基本保持不变而位移持续变化,填充墙开裂后模型的承载力丧失迅速。虽然两个模型的屈服位移差别不大,无墙框架的塑性发展能力明显好于填充墙框架,在屈服阶段和破坏阶段,填充墙极大的限制了侧移的发生,导致塑性发展阶段明显缩短。下层柱脚和上层柱顶都形成塑性铰后框架失效,表现出“强剪弱弯”形态的破坏。填充墙使更多的箍筋达到屈服,框架表现出更显著的剪切受力特征。 相似文献