遮挡条件下瞳孔精确检测方法

针对人眼图像的瞳孔提取中光源反光、睫毛、眼皮等干扰问题,提出了一种在眼皮部分遮挡下的瞳孔检测方法.该方法首先在瞳孔分割的基础上,通过滤波和扫描线法去除光源反光的影响.然后根据眼皮遮挡瞳孔的分界线进行旋转,利用内接平行四边形法确定瞳孔中心,通过五点法恢复出遮挡的瞳孔椭圆边界.实验结果表明,提出的方法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,具有良好的鲁棒性和准确性.     

人脸识别中发型遮挡检测方法研究

人脸识别中,发型遮挡是一种十分常见的遮挡类型,并且对人脸的正确识别具有极大的干扰。提出一种将头发的颜色模型和发型特征相结合的遮挡检测方法。首先,采用机器学习的方法,对头发的颜色进行学习建模。然后,利用发际线的特征,将人脸划分为若干扇形并分块,采用逐步精细的方法对人脸的发型遮挡区域进行检测。实验结果表明,该方法对人脸区域发型遮挡检测的准确率和召回率都达到88%以上,相比PCA检测方法提高了约20%,验证了该方法的有效性。     

基于星射线法的瞳孔中心定位

为解决红外图像中人眼瞳孔中心定位存在的眼睑遮挡、睫毛遮挡和角膜反射引起的白斑干扰等问题,采用由粗到精的瞳孔中心定位策略.对红外图像进行预处理,通过YoloV3深度学习模型检测瞳孔区域,实现瞳孔中心的粗略定位;在此基础上,采用星射线法提取瞳孔边缘点,剔除因眼睑遮挡导致的伪瞳孔边缘点;将剩下的边缘点基于最小二乘法进行椭圆拟...     

人眼检测及瞳孔定位

提出一种自动定位瞳孔的方法。该方法利用人眼在人脸的位置分布设置人眼的搜索区域,通过Adaboost（The Adaptive Boosting Algorithm）算法搜索先前设置好的区域,可以得到人眼所在粗略位置,利用图像二值化和Canny算法提取图像轮廓,通过对提取的轮廓进行椭圆拟合即可得到人的眼球中心坐标,即瞳孔的位置。实验结果表明该方法能准确定位瞳孔,对光照、姿态具有一定的鲁棒性。     

遮挡情形下的行人检测方法综述

行人检测在智能交通、智能监控、无人驾驶、行人分析等领域都有广泛应用,随着技术发展,对行人检测技术的精度要求也越来越高。对遮挡情况下的行人检测技术进行了研究,根据遮挡物的不同,将遮挡分为非目标造成的遮挡及需要检测的目标造成的遮挡。分别总结了处理遮挡情况的传统方法和深度学习方法,并对每一类方法模型的主要思想和核心问题进行了分析和讨论。对遮挡下的行人检测技术在未来发展中亟待解决的问题提出展望。     

遮挡人脸检测方法研究进展

近年来，随着人脸检测逐步面向现实场景应用，遮挡条件下的人脸检测成为计算机视觉领域研究的热门课题之一。遮挡所造成的特征损坏和噪声混叠，是人脸检测中亟待面对和解决的难点问题。综合分析了有遮挡人脸检测方法的研究进展，依据特征构造方法的不同将遮挡人脸检测分为基于手工设计特征的经典方法和基于深度学习的现代方法两大系列；对比分析了不同算法的基本原理，模型性能和存在的问题；探讨了未来可能的研究方向。     

基于巡逻小车的人脸遮挡异常事件实时检测

近年来,随着城市化进程的加快,银行、政府、学校等场所的安全越来越成为人们关心的问题,智能监控已成为目前的一个研究热点问题. 本文主要研究室内巡逻小车监控下,面部异常遮挡问题. 本文首先对监控视频进行前景提取;接着,基于提取的前景,进行肩部定位、头部区域椭圆拟合;然后通过肤色检测判断人脸区域;最后,通过Haar检测器检测人脸区域的眼睛和嘴巴,以此来判断是否存在异常遮挡行为. 实验结果表明,本文提出的算法能够实时、有效的检测出面部异常遮挡问题.     

改进RetinaNet的遮挡目标检测算法研究

针对目标检测任务中目标实例密集、重叠等因素导致的检测精度不高的问题,提出一种改进回归损失函数与动态非极大值抑制的目标检测框架。采用结合排斥因子Rep的GIoU-Loss进行目标位置回归,在增加回归参数间相关性的同时降低候选边框向邻近真值偏移概率。Rep-GIoU-Loss不仅有效提升目标位置回归精度,对目标遮挡情形也具有较好的鲁棒性。此外,增加稠密度预测分支预测目标被遮挡程度,并将遮挡程度预测值作为NMS方法的动态阈值,以减少漏检、虚检目标实例。实验结果表明,改进方法检测精度在PASCAL VOC2007测试数据集上提高了1.3个百分点,自制数据集可提高2.8个百分点,验证了该方法的有效性。     

视频监控场景下的面部遮挡检测

提出了一种监控场景下的面部遮挡检测方法。基于AdaBoost算法进行人脸验证,通过面部划分,分块分析是否存在遮挡情况。首先判断是否有人进入,在有人进入的情况下进行面部遮挡检测,对眼部区域采用AdaBoost方法及墨镜特征提取方法判断是否遮挡,而对嘴部区域采用高斯肤色模型进行判断。实验结果表明,该方法能实时检测面部遮挡的情况,并达到了较好的效果,适用于银行ATM等监控场景,具有较高的应用价值。     

基于改进线段分割检测的电线杆遮挡检测算法

针对监控视频中的电线杆遮挡问题,提出一种改进的线段分割检测(LSD)算法。将RGB图像进行双边滤波,并将滤波后的图像转换到HSV空间,在HSV彩色空间内利用矢量求导方法计算彩色图像的梯度和方向,利用LSD算法实现图像直线的提取。对直线进行合并得到矩形区域,采用矩形区域在H和S分量的标准差之积和结构相似度确定候选区域,通过合并候选区域完成电线杆检测。实验结果证明,提出算法的准确率可达到89.40%,能够有效并且准确地检测出电线杆遮挡。     

改进的电缆护套厚度检测方法

图像精密检测精度很大程度上依赖于亚像素边缘检测精度,目前应用较广的是基于Zernike旋转不变矩的边缘检测技术。分析了传统Zernike矩边缘检测不足之处,分别在边缘灰度值函数建模、曲率较大处亚像素定位和实时性能等方面给出改进与创新,进而提出一种改进的基于旋转不变矩亚像素定位算法思想。并用此算法做了电缆护套厚度测试实验。从实验结果看,该算法定位精度有了改进,算法思想可行。     

The choice of the entrance pupil location in optical measurement of eyewear displays: Theoretical and experimental analyses

The location of the entrance pupil, field of view, and motion of the viewer's eye is frequently discussed for virtual reality/augmented reality (VR/AR) displays. In order to properly measure optical performance of these displays, the light measuring device (LMD) must simulate the characteristics of the human eye. An important factor to consider is the location of the entrance pupil (aperture stop setting) of the LMD. We compared field of view (FOV) and luminance deviations with various pupil entrance locations at the LMD in this paper. As a result of the experiment, the entrance pupil at the front focal point of the LMD was the best choice.     

微机械谐振器的快速测试方法

为了缩短微机械谐振器的测量时间,提高测量效率.提出了一种针对压阻检测的微谐振器的频率特性测试新方法,该方法利用欧姆鉴相器,积分器和微处理器实现对微弱信号的有效检测.欧姆鉴相器以检测电阻为鉴相器,利用欧姆定律实现参考信号和被测信号的乘法鉴相运算;通过积分器实现对鉴相结果的积分运算,抑制干扰和噪声;微处理器用于对积分数据的...     

双摄像机下人体遮挡时的跟踪方法

针对双摄像机下存在人体遮挡情况时的跟踪问题,提出了利用人体3维位置信息来实现跟踪的方法。该方法首先对其中一个摄像机视频图像中的人体像素抽样,接着在其他摄像机视频图像中找出抽样像素的匹配点,计算出每一对匹配点在世界坐标系中所对应的3维点,然后依据3维位置信息将3维点聚类,找出每一个聚类区域中的3维点所对应的图像中的一组像素点,并对其构建高斯平滑直方图模型。在此基础上,依据直方图模型将互相遮挡的人体分割开来,最后根据求取的人体像素点的匹配关系来确定不同摄像机中同一个人的对应关系。实验结果表明,该方法能有效实现遮挡情况下的人体跟踪。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

视觉测量中椭圆自动检测与定位方法

针对视觉测量中椭圆目标的检测效率与定位精度较低的问题,提出一种高效的椭圆识别与定位方法。该方法利用回光反射控制点的强反射特性,提取目标的边缘信息,对连续的边缘进行分组,利用椭圆长轴信息对每组边缘数据进行椭圆识别,采用基于变量含误差模型的椭圆拟合方法,实现椭圆目标中心的精确定位。实验证明,该方法具有快速、自动化、定位精度高、鲁棒性好等优点,在视觉测量中具有广泛的应用前景。     

改进TCP吞吐量算法的端到端可用带宽测量

TCP吞吐量方法测量端到端可用带宽不但适用范围广,而且可以做到测量结果的高效、准确。但也可能引起网络路径上流量占用和网络抖动问题。文中以一种测量效率和网络性能兼顾的思路对TCP吞吐量的测量方法进行了优化和改进。通过实际网络路径上的测量,证明方法准确,并有效提高测量时网络的性能。