彩色人脸图像的自动渐变实现

提出一个彩色人脸图像的自动渐变系统,采用文中提出的多层Adaboost人脸检测算法优化多分辨率的ASM算法的初值,以提高人脸特征自动获取的效果。同时提出彩色灰度交叉融合的彩色图像渐变技术。实验结果表明,该系统能有效提高彩色人脸图片渐变效果的稳定性。     

基于Faster R-CNN的人脸检测方法

近年来,基于候选区域的快速卷积神经网络（Faster R-CNN）算法,在多个目标检测数据集上有出色的表现,吸引了广泛的研究兴趣. Faster R-CNN 框架本来是用做通用目标检测的,本文将它应用到人脸检测上,分别使用ZF和VGG16卷积神经网络,在WIDER人脸数据集上训练Faster R-CNN模型,并在FDDB人脸数据库上测试. 实验结果表明,该方法对复杂光照、部分遮挡、人脸姿态变化具有鲁棒性,在非限制性条件下具有出色的人脸检测效果. 这两种网络结构,在检测效率和准确性上各有优势,可以根据实际应用需求,选择使用合适的网络模型.     

并行代数多重网格粗化算法的优化

近年来,随着日常生活等实际应用领域中大规模稀疏矩阵求解问题的推动,代数多重网格(AMG)算法及其并行化的研究成为了数值计算领域的热点.本文在原始AMG算法和MPRS算法的基础上,对现有的并行AMG算法提出了一种优化的动态阈值算法(DVRS).在Visual Studio 2008环境下,数值计算实验结果表明,新算法适用...