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目的 数字娱乐产业的发展要求3维人脸重建技术能重建高分辨率3维人脸,并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况,提出一种基于单幅图像的高分辨率3维人脸重建方法。方法 该方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用1组3维人脸样本上的3维特征构造可变形模型。给定图像时,从其上自动提取2维特征点,并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化3维特征;然后基于拉普拉斯方法,用该3维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率3维人脸;最后通过纹理合成获得真实感人脸。结果 用本文方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形,本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性,拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的3维人脸具有很好的视觉效果。结论 本文方法将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率3维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性,能实现较为理想的高分辨率3维人脸重建。 相似文献
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本文提出一种采用可变形模板匹配技术进行基于内容的图像分割算法.通过预先计算出可变形模板沿着变形的正交曲线,并对模板曲线及正交曲线进行离散抽样,建立一基于正交曲线的二维(2-D)可变形模板,针对图像分割问题定义控制可变形模板进行变形的内、外部能量函数,本文采用遗传算法搜索能量函数最小的全局最优解.该新算法比传统的可变形模板匹配方法降低了搜索空间的维数,减少了算法对模板初始位置的敏感.对实际图像及模拟低信噪比图像处理的结果表明,新算法具有良好的分割精度及稳定性. 相似文献
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针对可变形部件模型(deformable parts model,DPM)同等对待各部件,无法体现不同部件对识别过程的贡献度差异的不足,提出一种权重系数可变形模型(weighted coefficient deformable parts model,WCDPM),对DPM中的各部件赋予权重,强调区分度较高的部件在识别过程的作用,弱化区分度低的部件对识别的影响,提高细粒度识别精度.同时给出了模型的训练过程和权重系数的学习方法.在Airplan OID和Oxford-IIIT Pet两个数据集上进行实验,验证了该方法的有效性. 相似文献
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釉化(锦)砖粘结剂 总被引:3,自引:0,他引:3
Hermann Lutz 《化学建材》2000,16(4):42-45
叙述了使用Vinnapas可再分散粉末改性的水泥砂浆粘结釉化砖的机理及技术要求。通过粘结拉伸强度的测试和热老化试验 ,可以证明这种聚合物改性的干拌砂浆具有良好的粘合性及足够的可变形性。 相似文献
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