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1.
在分析已有的人脸姿态估计方法基础上,提出了一种基于主动表观模型(AAM)和T型结构的人脸3D姿态估计方法。对多姿态的人脸样本进行训练,得到多姿态的AAM模板集;利用训练得到的多姿态的AAM模板集进行最佳模板匹配,并对人脸的特征点进行精确定位;用人脸的双眼和嘴部构建T型模型,进行人脸3D姿态的参数估计。实验结果表明,该方法能适应较大的姿态旋转角度,并具有良好的姿态估计精度。  相似文献   
2.
针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图 像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。 首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特 征进行降维, 从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在 ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本 文算法的识别率仍能达 到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算 时间。  相似文献   
3.
常发亮  赵瑶  陈振学  徐建光 《控制与决策》2009,24(12):1821-1825

传统Mean Shift跟踪算法在目标发生机动或存在遮挡的情况下跟踪效果不理想.对此,结合目标的形状特征和颜色的可区分度对传统的颜色直方图进行改进,给出了将Mean Shift和卡尔曼滤波器或粒子滤波器相结合的目标运动自适应跟踪算法,并针对粒子滤波器计算量大的问题,给出了运用两种不同运动式粒子进行有效预测的方法.结果表明,该算法可实现快速的非刚性目标跟踪,对目标的不规则运动和严重遮挡具有很好的鲁棒性.

  相似文献   
4.
介绍了一种可编程控制器(PLC)与智能从站之间的通讯方法,使得从站在主站停止的情况下,能够继续运行,提高了系统的处理能力,是一种非常有用的开发方法。  相似文献   
5.
本文针对"计算机控制系统"课程实验教学这个重要环节,基于局域网和现场总线,构建了A3000过程控制系统实验平台。借助该实验平台,学生能进行简单控制系统的算法验证,并能对复杂设计型控制系统进行深入研究与探索,而且还能进行创新型控制系统的设计与开发。  相似文献   
6.
基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在遥感图像融合中,传统PCA算法会损失部分有用信息,从而使得融合结果的光谱分辨率受到较大影响,针对这种情况,借助小波变换优良的时频分析特性,利用特征量积来融合多光谱图像的第一主成分,实现了一种基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合算法。通过对来自不同场景不同卫星的多光谱和全色图像进行融合实验,结果表明,该算法无论在主观视觉还是在客观统计数据上,均具有比其他方法较佳的融合效果。  相似文献   
7.
主从站结构是控制系统中经常用到的通信方式 ,以前的从站只能单纯靠主站中存储的程序来运行 ,主站若发生故障 ,从站就不能继续工作 ,这样就使得整个系统的连续工作能力下降 ,不利于企业效益的增长。为此 ,我们换用带CPU的智能化DP从站 ,它不但能实现独立的PID控制 ,也能接收PROFIBUS的PLC主站或PC主站的控制数据 ,构成一个数字化、智能双向、多点的通信系统现场总线网络 ,实现最优控制 ,而且DP从站具有可靠性高、抗干扰能力强、性价比高、维护方便的特点 ,因而可以很好地解决上面的问题。CPU315 2DP是西门子生…  相似文献   
8.
一种新的车牌图像字符分割与识别算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种新的字符分割算法,该算法利用由中间向两端搜索的方法确定字符的上下边界,且利用一维循环清零法及先验知识垂直分割得到单个的字符。实验结果表明,该算法较好的解决了以上问题,适用于各种质量的车牌图像,分割的正确率较高。  相似文献   
9.
开放式分布控制系统的研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
开放式控制系统已经发展了将近十年,但目前学术界和工业界对“开放”的争论还很多。无论从控制器的产品开发和政府机构支持的平台研究,概念和体系结构都不太相同。本文从网络技术、现场总线技术、开放性技术、监控技术、软PLC技术和OPC技术等几个方面对开放式控制系统作了简要的论述。  相似文献   
10.
如何设计既能够保持边缘与纹理结构又具有较低计算复杂度的图像超分辨率算法是目前该领域有待解决的难点问题。在Bayesian统计框架下建立了一种新的基于稀疏正则化的图像超分辨模型。模型中的保真项度量理想图像在退化模型下与观测图像的一致性,稀疏正则项刻画理想图像在词典下的稀疏表示。该模型还引入了图像的非局部自相似性和超拉普拉斯先验作为正则化约束。为使稀疏域更好地表征高分辨率图像,选取高分辨率图像块的高频特征进行稀疏表示,由此增强了稀疏模型的有效性。将词典学习融入到超分辨率重建过程中,即直接从当前估计的高分辨率图像特征块学习词典,与从训练样本库中学习词典相比,这种自学习的方法对不同图像的自适应性更强,并且减少了运算量。实验结果表明,该方法可以重建清晰的图像边缘,减小振铃效应,并且对噪声具有很好的鲁棒性。  相似文献   
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