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摘 要:实时的头部姿态估计在人机交互和人脸分析应用中起着至关重要的作用,但准确 的头部姿态估计方法依然具有一定的挑战性。为了提高头部姿态估计的准确性和鲁棒性,将基 于几何的方法与基于学习的方法相结合进行头部姿态估计。在人脸检测和人脸对齐的基础上, 提取彩色图像几何特征和深度图像的局部区域深度特征,再结合深度块的法线和曲率特征,构 成特征向量组;然后使用随机森林的方法进行训练;最后,所有决策树进行投票,对得到的头 部姿态高斯分布估计进行阈值过滤,进一步提高模型预测的准确度。实验结果表明,该方法与 现有的头部姿态估计方法相比,具有更高的准确度及鲁棒性。 相似文献
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设计了用于太阳能聚集的全内反射(Total-internal-reflection,TIR)聚光器并采取措施进行优化,将多个TIR聚光器进行叠加放置在光波导板组成波导聚光模块。太阳光线经TIR聚光器阵列收集后照射到光波导板上并在其内部传播,由末端的光伏电池吸收。由实验结果可知,在光波导板长度为400 mm增至4 800 mm的过程中,光学效率由88.6%降低为40.2%,而辐照度由212 W/m2增长为980 W/m2。这样根据不同需求选取不同长度的光波导板,并在保证较高的输出功率的前提下大大减少所需使用的光伏电池面积,同时TIR聚光器只需水平放置在光波导板上,避免了透镜阵列与光波导板的严格对准要求,降低了制造与装配成本。 相似文献
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