采用草绘轮廓的3维人脸建模方法

为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。     

利用特征点序列截断的图像匹配判决算法

当图像中特征点缺失比较严重时,利用特征点S维分配算法和K均值聚类算法的图像匹配性能较差。此外,随着待匹配图像数量的增加,上述两类算法的计算量急剧上升。针对上述问题,提出一种新的图像匹配判决算法——利用特征点序列截断的匹配判决。该算法利用了匹配特征点之间的匹配度量大于非匹配特征点之间的匹配度量,以及同一匹配簇中来源于同一图像的特征点不超过一个的先验知识,一方面对特征点缺失具有较强的鲁棒性,另一方面克服了上述两类算法中的组合爆炸问题。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

基于增量式特征基背景模型的运动目标检测

背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新.针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型.首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标.算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性.在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓.     

视频目标跟踪中的提升分类算法

针对目标跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的动态变化,提出一种基于协同训练框架的在线提升分类特征选择算法.该算法采用两组特征描述目标与背景区域各像素,并分别训练一在线提升分类器对特征组进行选择,然后综合分类结果,得到最优似然图像,基于该似然图像,采用粒子滤波对目标进行琅踪并通过图像处理方法获得最佳前景分割图.该方法的主要优点是仅需对首帧图像进行训练,并在跟踪过程中通过协同训练在线更新提升分类器.同时,实验表明该算法运算速度快,并能适应环境光照变化、遮挡等恶劣条件.     

结合水平集方法和PL主曲线分析的重叠细胞检测

提出了一种重叠细胞检测的新方法,该方法针对细胞图像处理中因细胞重叠而引起的过分割与欠分割现象这一难点,引入基于Mumford-Shah模型的水平集方法得到细胞的初始轮廓,采用EP（erosion-propagation）和PL主曲线相结合的图像分析方法得到目标的精确轮廓线。使用基于目标形状的图像配准方法和基于目标轮廓的分段特征分类器完成重叠细胞的检测。应用该方法对600张随机抽取的细胞图像中9374个细胞进行检测,实验正确率为91.83%,结果表明该方法能够有效地判断细胞是否重叠和重叠类型,为后续分割工作提供依据。     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。     

一种提高模糊人脸图片识别率的方法

介绍了一个通过人脸检测程序对模糊人脸图片进行识别的方法：先对图片修改其灰度阈值,以使Haar能够对模糊人脸信息进行快速分辨,再使用0pencv人脸检测程序对模糊人脸图片进行检测。实验结果表明,该方法能够提高对模糊人脸的识别率。     

图像主特征直线的检测算法

直线特征的检测是计算机视觉与图像处理的基本任务之一。主特征直线是图像中最显著而且被人们最为关心的一些直线。本文提出了从图像中自动检测主特征直线的算法。首先利用图像分割算法分析得到图像的特征边缘,然后用短线段逼近这些边缘像素,接着用动态聚类算法对这些线段进行聚类,并用直线拟合聚类中的线段得到所有可能存在的直线,最后根据直线有效性度量找到其中有效性最高的直线就是主特征直线。最后本文给出了主特征直线在图像自动修复和自动美学构图中的应用实例。     

冲破藩蓠，傲然出萌《亮剑》试水敏感题材

网络游戏有没有自己的文化内涵？这个答案是肯定的,几乎每一款网络游戏都是建立在一定的文化背景上,并且都以一个内在的文化元素作为游戏的灵魂核心贯穿游戏的“一生”,即从游戏的制作前期的构想到游戏的制作完成,再到游戏的上市与玩家见面,很大程度上都依赖游戏自身的文化题材特点引起玩家的共鸣。     

非负矩阵分解算法及其在生物信息学中的应用研究

非负矩阵分解是近年来快速发展的一类机器学习算法,能够实现对高维数据的维度规约及局部特征提取,在诸多生物信息问题的分析与处理中得到了广泛应用,并衍生出一系列实用算法。本文系统分析了非负矩阵分解的数学理论基础及其特有的局部表达属性,综述了标准非负矩阵分解与各种衍生算法的发展历程及算法初始化与参数选取方法的研究进展,并从序列特征分析、表达模式与功能模块识别、生物医学文献挖掘等几个方面总结了非负矩阵分解算法在生物信息学领域的应用成果。最后,指出了非负矩阵分解算法研究及其应用于生物信息处理所面临的问题,分析和预测了可能的发展方向。