用区域特征进行人面定位的研究

对人面定位中基于镶嵌图的区域特征提取进行了进一步的探讨,提供了一个利用区 域特征进行人面自动定位的系统.这个系统是建立在用镶嵌图抽取区域特征的基础上,应用 基于知识的模式识别方法构造的一个句法知识系统.系统具有独立的人面定位规则库,取得 了较高的正确识别率和效率.同时给出了一些实验结果.     

复杂图像背景下的一维条码定位研究

复杂背景中的条码自动定位在图像式条码识别系统中是一个关键步骤,如何在复杂的背景中快速、自动地检测出条形码是研究的主要内容。主要利用条码区域的边缘密度高、以及边缘方向单一特征检测条码区域,研究了复杂图像背景中条码定位的步骤并提出一种基于边缘梯度方向的边缘提取法,得到了较好的效果。     

复杂背景下的自适应前景分割算法

复杂背景下的运动前景分割是计算机视觉领域研究的一个重点研究问题。为了对复杂背景下的运动前景进行有效分割,提出了一种复杂背景下自适应前景分割算法。该算法 的背景模型是由一系列聚类和聚类的权重构成。每个聚类表示背景的一个历史状态,并能够根据背景的变化,自适应创建、更新或删除聚类,使得背景模型能够准确反映出场景的 变化。每个聚类权重是根据聚类的大小和更新时间自动确定的。为了自动确定该方法的重要阈值,还提出一种基于非参数密度估计的阈值估计方法,并在不同的场景下与多个背景 建模方法进行了比较, 实验结果表明,该算法是有效的。     

渐开线齿轮实体建模与模板研究

基于Pro/ENGINEER的参数化设计,是指先用一组参数定义零件的三维实体模型并确定参数关系,包含几何关系和拓扑关系,然后提供给设计人员进行零件三维造型使用,设计结果的修改由尺寸驱动.设计时不必考虑零件中几何元素的准确位置或数值,而是通过向图形添加适当的约束条件定义零件形状.零件的参数化模型就是带有参数名的草绘,用户通过编辑参数,零件几何模型的拓扑信息不变,而尺寸自动改变.每一个约束形成一个代数关系式,通过约束推理确定需要修改的尺寸参数,系统将自动检索此尺寸参数对应的数据结构,找出相关参数的方程组并计算出参数,驱动参数化模型形状的改变,从而形成新的零件三维实体模型.     

基于游程编码思想的条码定位与识别方法

在复杂背景中的定位条码是图像式条码识别系统中的一个关键步骤,在复杂的背景中快速、自动地检测出条形码是文章研究的主要内容。该文首先介绍了条型码的编码结构,然后提出了一种基于游程编码思想的条码定位与识别方法,最后通过相关实验结果验证了该算法的可行性和实用性。     

一个人面转向计算机动画系统

计算机动画是用计算机产生动态画面。人面转向计算机动画是让计算机依据给出的正面人像自动生成转动了任意角度的人像,并使形态和表情有适当的变化。本文讨论了一种实现人面转向动画的方法,即对提取的少数关键点实行在三维空间的旋转变换,再回到二维平面进行转面后的人像绘制。本文介绍了应用这个方法实现的人面转向计算机动画系统。这个系统在比较常见的微型计算机IBM-PC上实现。对于做为动画设计对象的正面人像,系统自动绘制出转动了任意角度的转面人像,在效果上可以令人满意。     

复杂背景下远距离及小尺寸行人检测改进算法

针对远距离及小尺寸行人难以检测,极易受到复杂背景的干扰,且分辨率低、有效信息少等问题,提出一种在复杂背景下结合Faster R-CNN检测远距离及小尺寸行人的改进算法.运用混合高斯模型,解决复杂背景干扰的问题,及时去除视频的背景信息,提取视频图像的前景.为进一步解决分辨率低且有效信息少的问题,采用双线性二次插值方法增强图像的分辨率,采用多尺度特征融合弥补有效信息的不足.实验结果表明,不同场景下行人检测精度均有所提升,其中远距离及小尺寸行人的检测精度提升更为明显.     

基于线检测器的红外弱小目标检测

复杂背景下低信噪比弱小目标的检测仍然是当今的一个难题,尤其是在复杂背景的抑制方面,针对红外小目标的特点,以及红外小目标实时性检测的要求,提出了一种检测低信噪比的复杂背景情况下的红外图像点目标的新的算法.首先,用一个线检测器,对红外图像进行处理,经过其处理后的图像,不仅可以大幅度抑制背景,而且还能增强目标,极大程度的提高了图像的信噪比;其次,对处理后的图像用二维的Otsu自动阈值分割法进行分割,检测出点目标.通过对红外图像的实验,证明该算法的有效性.     

数控加工几何仿真平台

一、引言 数控加工是一个自动过程,需要工艺人员事先确定加工过程的走刀路径.在编写走刀路径的过程中,工艺人员不仅需要考虑如何加工以便生成要求的工件形状与尺寸,同时还要考虑到干涉、过切等诸多问题.由于零件具有复杂的形状,机床是多轴联动,所以工艺人员有时难以靠手工方式编写走刀路径,而且对于走刀路径缺乏进行事先验证的简便方法.     

基于关系着色图的Timetabling算法研究及其应用

考试自动安排系统在高校教务管理中处于重要位置,也是一个难题.提出一种基于关系着色图RCC(Relationship Coloring Chart)的Timetabling算法,探讨了该算法在考试时间安排中的应用,开发了某高校业余大学考试自动安排系统,并解决了较大数量学生补考的复杂安排问题.     

基于轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法。采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;在此基础上进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用遗传算法拟合脸部的椭圆;在椭圆的水平方向根据眼睛的几何特征来检测“眼睛对”,再根据“三停五眼”来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸。实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果。     

Face detection for image annotation

The problem of face detection in images – locating image areas corresponding to human faces – has received a considerable amount of attention in recent years due to numerous possible applications. In this paper, we describe a face detection system for an image annotation task that requires detection of faces at multiple scales against a complex background. The proposed system is a top-down system; it uses the presence of skin tone pixels coupled with shape and face-specific features to locate faces in images. The main distinguishing feature of the proposed system is its use of an iterative region partitioning procedure to generate candidate face regions. To date, the performance of the system has been tested with over 200 test images of varying complexity with promising results.     

智能手机人脸检测系统的设计与实现

改进了肤色检测方法,设计和实现了智能手机上的人脸检测系统.由于移动平台计算能力弱、内存空间小,该系统对算法进行了优化:在去除非人脸阶段提出排队编号算法以避免多次重复遍历图像,使用静态查找表、位运算、迭代法和浮点化整法等.实验结果表明,该系统能在Pocket PC上快速且较为准确的定位出复杂背景下彩色图像中的多个正面、有一定偏转的人脸.     

复杂背景彩色图像中多角度人脸检测

提出一种针对复杂背景彩色图像中的人脸检测方法。基于Gray World假设,在RGB颜色空间采用颜色平衡的方法对偏色图像进行颜色校正,在YES颜色空间进行肤色检测并应用预处理技术缩小人脸检测的搜索区域。在物体区域方向计算的基础上,提出能够检测任意旋转角度人脸的方法,在人脸候选区域采用模板脸匹配方法定位人脸。实验表明,该方法对不同光照环境、不同尺寸、任意旋转的人脸有较好的检测效果。     

基于YCbCr模型和形态学的瞳孔分割及人脸检测

该文提出了一种精确度高、抗干扰性强的人眼瞳孔分割方法,并利用这种方法定位人脸。先利用YCbCr模型提取人脸候选区域,然后根据人眼瞳孔的圆形特征,从形态学入手,先利用YCbCr模型提取人脸候选区域,然后根据人眼瞳孔的圆形特征．使用形态学方法增强瞳孔和其他区域的对比度,最后对瞳孔进行投影以确定瞳孔位置。当人脸候选区域和瞳孔区域的交集就是要找的人脸,最后对人脸进行归一化处理。该文提出的形态学方法同时保留了艟孔的圆形形状和灰度对比度,并利用这种方法定位人脸。     

A statistic approach to the detection of human faces in color nature scene

In this paper, a novel algorithm for oriental face detection is presented to locate multiple faces in color scenery images. A binary skin color map is first obtained by applying the skin/non-skin color classification algorithm. Then, color regions corresponding to the facial and non-facial areas in the color map are separated with a clustering-based splitting algorithm. Thereafter, an elliptic face model is devised to crop the real human faces through the shape location procedure. Last, local thresholding technique and a statistic-based verification procedure are utilized to confirm the human faces. The proposed detection algorithm combines both the color and shape properties of faces. In this work, the color span of human face can be expanded as wilder as possible to cover different faces by using the clustering-based splitting algorithm. Experimental results reveal the feasibility of our proposed approach in solving face detection problem.     

静态灰度图像中的人脸快速检测

基于所构造的一个适合于种种脸形和角度（双眼可见）的人脸模型，利用人脸的灰度信息、梯度信息和对称性信息，提出一种基于区域统计特性的快速人脸检测算法，并对其鲁棒性进行实验。该算法一次可以检测一个范围的人脸范围，并在检测过程中给出双眼位置，可用于实时的人脸检测中。     

复杂背景基于肤色的人脸检测

本文针对复杂背景的彩色静止图像的人脸检测提出了一种基于肤色检测和分块面部特验证方法,。先在类肤色区域内提取出面部特征,然后用分块验证的方法来确定人脸。本算法可以快速检测不同大小,不同平面及一定侧面旋转角度的人脸,而且可以适应一定程度的表情变化。     

基于人脸检测的人脸跟踪算法

文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5－11Hz,可用于实时性系统。     

复杂背景下视频人脸的定位与跟踪

本文提出了一种视频人脸的定位与跟踪算法，包括人脸检测和人脸跟踪两个方面。该算法首先提取人脸训练样本的轮廓，抽取轮廓特征，用支持向量机对轮廓特征进行分类，实现人脸的检测；然后建立特征空间模型，用相似度函数选取最优的特征空间，简化跟踪难度，减少特征的数量，实现人脸的跟踪。实验表明，算法鲁棒性好、速度快，在背
背景与跟踪目标颜色非常接近的情况下，也能够准确地跟踪和定位出目标人脸。