视线追踪中一种新的由粗及精的瞳孔定位方法

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置。      

鄂尔多斯盆地中、东部奥陶系风化壳气藏区域性遮挡带形成中的古水文地质作用

在鄂尔多斯盆地中、东部,奥陶系顶部风化壳是主要含气层。这个含气层的孔、洞、缝网络系统在榆林—绥德一带遭到以碳酸盐为主的自生矿物的充填胶结,实际上变成致密遮挡带。遮挡带以西向着中部古隆起带东侧则形成具有工业价值的天然气藏。这个遮挡带在缺少其他有效圈闭的条件下,是能够形成天然气藏的基本要素之一。遮挡带的形成,与覆盖在奥陶系风化壳上的石炭系水具有向下侵入的水文地质条件和历史有密切关系。在石炭系成岩过程中,含盐丰富和高度变质的地下水,逐渐向下侵入奥陶系风化壳并发生盐分的析出作用,使风化壳致密化程度大大提高。风化壳致密化程度与提供水量多寡有关的石炭系厚度成正比例。遮挡带的前缘大约是石炭系厚度90m 的地带。     

混合高斯模型结合五帧差分的运动目标检测

在复杂背景下,光照变化、目标短暂遮挡以及背景运动等因素会导致运动目标检测精度较低.提出一种结合改进混合高斯模型和改进五帧差分的运动目标检测算法,首先在混合高斯模型中加入自适应学习率以及背景学习速率更新策略有效解决传统背景更新速率恒定而出现的残影现象;然后利用改进的五帧差分法克服运动目标短暂遮挡问题,并加入光照阈值判别因素,有效减弱光照变化带来的影响;最后对两者结果进行或运算进而得到最终检测结果.实验结果表明,该融合算法在复杂环境下具有一定的抗干扰能力,运动目标检测精度较高.     

改进的遮挡条件下瞳孔检测方法

受到眼睑、睫毛、反光等干扰,提取的瞳孔往往无法近似成标准的椭圆,给瞳孔精确检测带来了难度。针对遮挡问题,提出了一种改进的遮挡瞳孔精确检测方法,该方法首先获取瞳孔图像的感兴趣区域,在对该区域进行阈值分割的基础上,通过滤波去噪和扫描线法去除光源反光的影响;根据沿遮挡瞳孔的分界线进行水平旋转,应用内接平行四边形法确定瞳孔的中心;根据圆形检测理论,提出一种中心修正算法,将求得的两个圆的交点作为眼睑与瞳孔的交点,计算出旋转角度,从而精化瞳孔中心的定位;最后利用五点法计算得到的瞳孔椭圆参数作为初始值,通过最小化拟合椭圆与边缘点之间的欧氏距离,使得该椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和准确性,在遮挡不超过瞳孔面积一半的情况下,能得到较为精确的瞳孔位置和边界。     

带有局部控制因子的图割光流估计

提出一种带有局部空间项控制因子的图割光流估计算法,能判断和处理光流场的平移遮挡现象。文中分析了平移遮挡的形成机理,构造了遮挡判别公式,基于本次的正向和反向光流场,依靠遮挡判别结果调节局部空间项控制因子,建立下次的能量泛函,加强背景区域对遮挡区域的平滑作用,隔绝运动区域对遮挡区域的平滑作用,从而构造出新结构的网络流图。另外,该算法被证明可以阻断遮挡误判在各次图割优化过程间的传递,从而使逐次α-扩散移动图割光流算法具有自适应处理遮挡的能力。通过与Ground-truth光流场的实验对比,表明该算法能较好地判断与处理遮挡导致的光流场无效区域。     

遮挡人脸表情图像预处理研究进展

对遮挡表情图像的传统预处理、基于重要区域的预处理、基于图像重构和基于深度学习的预处理方法进行总结,阐述了各类方法的基本原理,介绍了常用的表情数据集及其特点,讨论了现阶段存在的问题和未来的研究方向.     

数字水准仪的测量原理及测试精度分析

在电子水准仪的3种读数原理(相位法、相关法、几何法)中主要介绍了几何法,结合索佳电子水准仪SDL30M在实验场进行了视距长度测量、调焦质量、标尺前后左右倾斜和遮挡程度试验,并利用已有实验场进行了水准测量的对比实验,分析了上述实验结果,得到了以下几点结论:1)仪器实测精度与标称精度基本相符。2)视距测量误差与视距长度成正比,基本呈线形关系,100 m的视距长度误差一般不会达10 cm。3)调焦质量对观测成果(中丝读数)影响很小,但数据显示时间会相应延迟。4)在2°范围内标尺左右倾斜影响较小,一般在1 mm以内,超过2°误差迅速增大;标尺前后倾斜在2°范围影响较小,读数误差一般在0.2 mm以内,超过2°误差迅速增大。5)遮挡容许程度与距离有关,距离越近,容许遮挡率越低;距离越远,遮挡率越大。6)对某水准网对比测量表明采用该仪器完全可以满足工程二等水准测量要求,而且精度高、速度快。     

增强现实中基于自然特征的实时跟踪方法

在增强现实系统的复杂场景中,对目标的实时跟踪受到场景中诸多因素的制约,导致实时跟踪方法效率低且不准确,为此提出一种基于自然特征的实时跟踪方法。设计了一种螺旋分割模型,对捕获的图像进行螺旋分割,利用SURF算法在分割子块中提取特征点,并进行匹配。在对目标进行跟踪定位时,利用前一帧来预测当前帧目标出现的位置,以减少SURF算法的扫描区域,加速系统运算效率。实验中分别对场景光线强弱、视点和仿射变化以及目标被部分遮挡等不同情况进行测试,该方法均表现出较高的跟踪效率。     

基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法

为了解决真实场景下视频目标的跟踪问题,提出一种基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法。首先,针对在线AdaBoost算法特征池特征鲁棒性差的问题,提出一种基于颜色与金字塔梯度方向直方图特征相结合的特征池构造方式;然后,针对分类器在更新过程中容易受到错误样本影响的问题,对每帧跟踪结果增加遮挡检测环节以避免漂移现象的发生。大量的对比实验表明,在真实场景下所提出的方法具有更好的效果。