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梁晓雷 《数字社区&智能家居》2012,(7X):5236-5237
分段线性插值算法是一种技术比较成熟、实现比较简单的低次多项式插值算法,其曲线逼近程度即插值函数与原函数误差基本满足一般的工业控制场合需要。该算法占用系统资源少,在数据采集和数据处理等工业控制领域,往往使用单片机或嵌入式系统等资源受限处理器,通过分段线性插值算法简化原函数,减少计算量,对于提高系统整体性能具有显著的现实意义。 相似文献
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为了克服传统灰度积分投影方法无法有效定位旋转人脸图像中人眼的缺点,提出了一种基于极坐标系的灰度积分投影方法。利用肤色特征对给定图像进行人脸区域的确定,在人脸区域内按极角方向进行灰度积分投影,确定出人眼所在角度,将人眼角度方向的像素灰度值做水平方向积分投影,从而确定出人眼的位置。该方法能够实现同一幅图像中多个不同姿态人脸的人眼定位。大量的仿真实验表明,该方法的识别性能对人脸的旋转变化具有良好的鲁棒性,能够提高灰度积分投影方法对人眼定位的适用范围。 相似文献
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人眼定位在机器视觉中有广泛的应用,该文针对目前流行的基于灰度特征与几何学的算法提出了一种算法改进,采用灰度投影与区域特征相结合的算法实现了自动化人眼定位。利用水平积分灰度投影计算眼睛纵坐标,进一步利用区域特征确定眼睛横坐标.从而准确快速定位到人眼。 相似文献
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人眼定位在机器视觉中有广泛的应用,该文针对目前流行的基于灰度特征与几何学的算法提出了一种算法改进,采用灰度投影与区域特征相结合的算法实现了自动化人眼定位。利用水平积分灰度投影计算眼睛纵坐标,进一步利用区域特征确定眼睛横坐标,从而准确快速定位到人眼。 相似文献
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人眼的识别是计算机人脸识别和智能监控中的重要部分。本文提出了一种基于灰度投影曲线和边缘检测进行人眼定位的新算法。首先利用原图的垂直灰度投影曲线确定人脸的左右边界,之后利用人脸区域的水平灰度投影确定头顶至鼻中部的上下边界,然后利用人脸比例模型估计人眼的大概位置,分析人眼区域的边缘图象,给出人眼的确切位置。。实现表明,该算法简单、快速,鲁棒性强。 相似文献
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嘴部特征提取是人机交互、人脸识别和重建等领域的重要步骤。提出了一种改进的利用变形模板提取嘴部特征的算法。首先对预处理之后的图像用改进的积分投影法确定人脸各特征的水平位置,然后对投影曲线进行分析确定出嘴巴的中心位置,之后利用边缘和灰度信息,对所设计的模板进行全局搜索确定变形模板的最佳参数。算法先提取嘴巴轮廓再根据曲线约束关系判断嘴巴是否张开。实验表明,对于简单背景的人脸图像,该算法可较好地提取嘴部特征,速度快。 相似文献