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为了充分利用彩色图像提供的信息提高人脸识别的性能,提出了一种模拟生物视觉机制的彩色人脸识别方法。该方法首先构造一种模拟人类的色彩感知机制的对立色模型,将彩色人脸图像描述为对立色形式。然后,模拟初级视皮层的信息处理机制,从图像对立色描述的亮度分量和色度分量分别提取人脸的纹理特征和色彩特征。最后,分别对纹理特征和色彩特征进行分类识别,并将二者的识别相似度融合得到最终的人脸识别结果。该方法利用对立色模型提高了色彩特征对光照变化的鲁棒性,并且综合利用彩色图像的色彩和纹理信息提高了人脸识别的精度,特别是对模糊图像的识别精度。在彩色FERET人脸库和AR人脸库上的实验表明,相对于直接对灰度图像进行识别的方法,该方法对清晰图像的识别率提高了4.5%~16.3%,而对模糊图像的识别率提升更加显著。 相似文献
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提出一种基于人脸画像的伪照片合成及修正方法,该方法包括人脸伪照片的合成、增强以及局部修正3个部分。首先,应用局部本征变换(LET)方法合成人脸伪照片的初始估计。然后,提取人脸画像的边缘和纹理信息对人脸伪照片进行增强以改善合成结果的视觉效果。最后,通过移动最小二乘法对伪照片局部合成错误进行修正。在CUHK student人脸画像库上进行了实验,对转换结果与真实人脸照片进行了比较。结果表明:提出的方法可以有效地合成人脸伪照片,对人脸伪照片能够进行有效增强和修正,且在修正局部合成错误的同时能够保证整体相似度不会下降。由于本文的方法只涉及到局部区域的变形,所以不需要依靠神经网络来预测输出结果中控制点的目标位置,从而降低了计算的复杂度。 相似文献
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基于极低损耗取向硅钢研制S15型超高能效变压器对于进一步推动电网节能增效具有重要意义。采用任意波形磁场激励测量系统对比研究了0.18 mm规格取向硅钢、1K101-S普通型、1K102-P高磁感型非晶合金的磁性能及磁致伸缩噪声特性,并分析了0.18 mm取向硅钢在谐波、直流偏磁等复杂工况下的损耗特性,采用MagNet有限元分析软件开展了0.18 mm极低损耗硅钢S15型变压器铁心、绕组建模与仿真分析。结果表明,磁通密度为1.35 T时,18QH065牌号取向硅钢的铁损低至0.349 W/kg,不断接近非晶合金水平,磁感B800则比非晶带材高0.32~0.40 T;取向硅钢的磁致伸缩系数λp-p为0.29×10-6,低于非晶合金超1个数量级。与0.23~0.30 mm常规厚度硅钢相比,0.18 mm薄规格硅钢的谐波损耗优势明显,10%含量的3次、5次谐波损耗与正常工况相比分别上升12.9 %、16.0 %;直流偏置磁场大小对取向硅钢铁损的影响主要在低磁密区,在1.9 T以上0~150 A/m偏置磁场下的铁损几乎相同。设计的10 kV/630 kVA变压器空载损耗仿真计算值为392.5 W,比国标GB 20052—2013中能效1级硅钢变压器的限定值低约31.1 %,噪声比同等容量非晶合金变压器低约10 dB,具有显著的节能和环保优势。 相似文献
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本文提出了一种有效的刀具状态实时在线监控方法——刀具状态多变量同步并列监控法。根据实际加工情况,选择地组合切削中刀具状态的过程变量,采用微处理机实行综合的识别和判断。设计了“CNC车床刀具状态多变量微机监控系统”,通过刀具磨损和打刀的切削实验证明,能够对自动加工中的刀具状态进行有效的监控。该系统能够记忆故障信息和有关过程信息,选择地确定故障判据,具有固定和浮动双向极限报警功能,能在线打印出实际过程曲线。 相似文献