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1.
针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。 相似文献
2.
《Geotextiles and Geomembranes》2022,50(6):1230-1243
There are several methods for estimating bed shear stress in the literature, but comprehensive comparisons among them are limited and under specific conditions. This study compared these methods first on a bare smooth bed, and then for a single geobag on a rough bed in the interest of determining the stability of geobags used in riverbank protection structures. The geobag was filled with cement or sand and tested under different open channel flow conditions. The turbulent kinetic energy method appeared to best represent the local bed shear stress on the geobag when using the newly calibrated proportionality constants. The Reynolds stress method via extrapolation was relatively unaffected by changes to the geobags shape and measurement locations, suggesting this method inadequately represents the local bed shear stress. The Patel method and the universal law of the wall method failed to represent local bed shear stress in the rough bed cases due to instrument limitations and the breakdown of the law of the wall. This study highlights the impact of different methods on the bed shear stress estimation. 相似文献
3.
摘要:利用SEM、TEM、XRD、EPMA等手段,研究了水冷、空冷和炉冷对奥氏体基FeMnAlC钢微观组织和力学性能的影响。研究结果表明,3种冷却工艺都获得了以奥氏体为基体的微观组织,均含有大量孪晶,随冷却速度的降低,沿晶界析出的铁素体和κ碳化物逐渐增多,微观结构呈现出从以位错为主到调制结构再到矩形畴界的转变过程,组织演变受合金元素的配分行为控制。与水冷样品相比,κ碳化物的析出导致炉冷和空冷样品的强度提升约200MPa,铁素体和κ碳化物的晶界析出行为导致冲击吸收能量降低约100J。 相似文献
4.
采用粉末冶金技术制备了SiCp/Al复合材料,探讨了SiC颗粒质量分数对SiCp/Al复合材料密度、布氏硬度、微观形貌以及摩擦磨损性能的影响。结果表明,SiC颗粒表面形成了少量可提高界面结合性的Al4C3化合物。随着SiC质量分数增加,SiCp/Al复合材料的密度没有明显的变化,当SiC质量分数增加至25%时,密度明显下降。SiCp/Al复合材料的布氏硬度随着SiC质量分数的增加呈先增长后减小的变化趋势。当SiC质量分数为20%时,材料的硬度最优(HBW 114),平均摩擦系数达到最大值(0.3425),摩擦后试样表面形貌平整且犁沟较浅,SiC颗粒未出现明显剥落。 相似文献
5.
Higher transmission rate is one of the technological features of prominently used wireless communication namely Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO–OFDM). One among an effective solution for channel estimation in wireless communication system, specifically in different environments is Deep Learning (DL) method. This research greatly utilizes channel estimator on the basis of Convolutional Neural Network Auto Encoder (CNNAE) classifier for MIMO-OFDM systems. A CNNAE classifier is one among Deep Learning (DL) algorithm, in which video signal is fed as input by allotting significant learnable weights and biases in various aspects/objects for video signal and capable of differentiating from one another. Improved performances are achieved by using CNNAE based channel estimation, in which extension is done for channel selection as well as achieve enhanced performances numerically, when compared with conventional estimators in quite a lot of scenarios. Considering reduction in number of parameters involved and re-usability of weights, CNNAE based channel estimation is quite suitable and properly fits to the video signal. CNNAE classifier weights updation are done with minimized Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE). 相似文献
6.
7.
传统DBSCAN算法不能正确聚类密度不均匀的数据集,聚类结果受邻域阈值和密度阈值参数的影响较大。提出一种新的优化初始点和自适应半径的密度聚类算法。利用反向最近邻和相似度矩阵发现当前全局密度最大的数据样本,分析该样本周围密度的分布情况,采用自适应的方法计算当前簇的邻域阈值,并利用DBSCAN算法进行聚类。在人工数据集和UCI数据集上进行测试的结果表明,与经典的DBSCAN、OPTICS、RNN-DBSCAN算法相比,优化初始点和自适应半径的密度聚类算法在ARI、NMI、Homogeneity、Completeness和V-measure 5个评价指标上整体取得最优值,其中在Compound、Jain等数据集上达到1.0,具有较高的聚类效率和准确度。 相似文献
8.
人群计数技术以估计人群图片或视频中的人数为目标,可以有效预防人群踩踏事故的发生,广泛应用于安防预警、城市规划及大型集会管理等领域。然而,由于人群尺度变化、背景干扰、人群分布不均、遮挡和透视效应等因素的影响,单幅图片的人群计数仍是一项非常具有挑战性的任务。针对人群计数中多尺度变化和背景干扰问题,提出一种抗背景干扰的多尺度人群计数算法。以VGG16网络结构为基础,引入特征金字塔构建多尺度特征融合骨干网络解决人群多尺度变化问题,设计Double-Head-CC结构对融合后的特征图进行前景背景分割和密度图预测以抑制背景干扰。基于密度图的局部相关性和多任务学习,定义多重损失函数和多任务联合损失函数进行网络优化。在ShanghaiTech、UCF-QNRF和JHU-CROWD++数据集上进行训练和评测,实验结果表明,该算法能够很好地预测人群密度分布和人群数量,具有较高的准确性,且鲁棒性强、泛化性能良好。 相似文献
9.
针对车辆行驶过程中的特性参数估计问题,基于并行学习思想提出一种鲁棒自适应参数估计方法。通过低通滤波技术,设计一组系统状态和响应函数的一阶滤波变量。结合并行学习,构建特性参数估计的回归向量,并基于参数估计误差向量,设计鲁棒自适应参数更新律。以某型车辆为例,对该方法的有效性进行仿真验证。仿真结果表明,在无/有扰动情形下,该方法均能对车辆质量、粘性摩擦系数、轮胎滚动摩擦系数和空气阻力系数实现良好估计,且能在3 s内实现估计参数的有效收敛,与传统RLS方法相比具有收敛速度快、误差小的特点。 相似文献
10.
The parasitic Li dendrite formation and retarded ion diffusion dynamics inhibit the deployment of solid-state batteries (SSBs) at high areal capacity loadings. Here, we present the modular design of the Li+ percolating network by grafting the ionic-conductive polyether amine (PEA) at the multiple scales: the PEA modified zinc hydroxystannate (PEA@ZHS) (flame retardant units) and polyamide 6 (mechanical rigid units) are coherently introduced to optimize the PEO-based solid electrolyte (PX-PEA@ZHS) with the Young's modulus (3.41 GPa), ionic conductivity (4.29 × 10−4 S cm−1 at 55 °C) and flame retardancy (22% reduction of heat release rate); on the other hand, PEA molecules are grafted onto the acetylene black additive to establish the dual conductive network, endowing two orders of magnitude increase of ionic conductivity for the high-compaction cathodes. The as-integrated symmetric cell exhibits a critical current density up to 0.8 mA cm−2 and cycling endurance for 1000 h at 0.2 mA cm−2; upon the SSBs assembly with the record high loading of LiFePO4 (12.4 mg cm−2), the high-areal-capacity, cycling stability as well as the extreme temperature endurance till 110 °C are simultaneously realized, which inspire the rational design of commercially feasible, energy-dense, flame-resistance energy storage prototype. 相似文献