具有面部表情识别与再现的机器人头部系统的研制

研制出具有对人类表情识别和表情再现机能的仿人机器人头部系统,该系统由仿人机器头部本体、图像采集设备、表情及面部器官控制系统、表情识别系统等部分组成;该系统从图像采集装置获得人类表情图像,然后采用SVMs和ASM结合的方法进行视频序列的人脸表情识别,设计了眼球、眼睑、下颚等面部器官和面部表情机构及驱动系统对机器人面部皮肤和头部器官进行运动控制,并根据识别结果,可实现七种不同特征的面部表情的再现。     

融合通用形变模型信息的面部三维重建

基于图像对的立体重建是用于获取人脸三维信息的通用方法,但根据图像数据和重建算法所得到的三维重建结果存在各种误差,本文对通用形变模型进行改进并与三维立体重建融合以得到更精确的重建结果。首先使用Max-Margin对象检测算法来获取面部边界框,其中回归树集合法能直接从像素强度的稀疏子集识别面部特征点。然后通过PCA颜色模型生成形状和颜色的三维面部统计模型,利用ISOMAP算法将三维网格转换为二维表面并提取纹理信息,得到面部模型。最后在源网格上进行两步非刚性表面配准的变形过程:先通过对源网格进行二次采样来选择少量网格点来表示源的全局变化,并选取径向基函数(RBF)进行非刚性全局变形;再对源顶点进行Procrustes分析获得非刚性变换,再通过加权方案来进行k-近邻变换,得到平滑的局部变形。将单图像重建的面部模型,立体重建的面部模型和本文的面部变形模型与高质量扫描云图进行对齐比较,得到面部变形模型的3个RMS值分别为2.795 2,2.102 8和2.153 4,相比于其他模型,面部变形模型更接近高质量扫描云图,即与原图像一致性更高,误差更小。面部变形模型的定性和定量分析表明,立体重建与人脸一般形状信息的组合在几何信息的表达上优于基于通用模型的单个图像重建以及未考虑通用模型的立体重建。     

矿井电气设备开盖断电保护的设计研究

现用矿井电气的开关主腔机械闭锁装置只能起到本身停电才能打开端盖的作用,但开盖后旋回锁柱仍可恢复送电,无法实现防止上级设备误送电和开关本身带电操作或检修。文章以矿井电气设备开盖断电保护为目的,根据煤矿井下防爆安全生产需要,设计了一种简单可行、造价低廉的煤矿电气设备开盖断电闭锁装置。     

龙门架 井字架安全使用知识

龙门架、井字架是建筑施工中常用的物料垂直运输工具。学习和掌握龙门架、井字架基础知识,及国家有关安全法规、标准,对龙门架、井字架的安全使用是很重要的。１龙门（井字）架安全防护装置１１制动装置当吊篮停靠在某一层时,能使吊篮稳妥地支靠在架体上的装置,其作...     

驾驶员疲劳检测系统

通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向,面部及眼睛定位是其中关键的环节。针对驾驶员疲劳检测系统,结合图像处理和模式识别技术,提出一种基于人脸面部特征的人眼定位方法。经实验验证:该方法实时性好,可用于不同背景、光照、旋转和偏转角度,以及睁闭眼、戴眼镜等多种复杂条件下的眼睛定位。     

高压线路绝缘安全防护装置的研究

本研究采用了最新的电力电子取电和储电技术,利用交变电场感应原理,通过小型装置从电力电缆产生的高强度电场中上获取电能。消除了高压母线与监测系统之间直接的回路电气联系,可以有效解决输电线路警示装置供电和有效警示难的问题。     

表情丰富的接待机器人

在日常沟通交流中,面部表情是非常重要的,因而日本一些公司一直从事酷似人并具有真实表情的机器人研发工作.     

巧做人物面部表情动画——浅谈FaceGen Modeller与Maya的结合制作

从事三维动画的人都知道,人物面部表情动画的制作相对来说是比较复杂的,不仅因为人物面部细节丰富,而且其动画方式也和身体的其它部位不同.身体动画一般用骨骼来完成,而面部动画采用骨骼的效果并不理想.这里向大家介绍一个3d类软件FaceGen Modeller3.1,它可以逼真地制作出人物张嘴、变形、年龄变化等很多模型,并可以把制作好的表情模型导入3ds Max、Maya等大型三维软件,来完成人物面部表情动画的制作.该软件为汉化版,非常实用.下面就以制作人物微笑动画为例和大家共同探讨一下如何利用该软件在Maya中巧做人物面部表情动画.     

交流的境界——实现最真的感动

意大利艺术家达芬奇曾说：“眼睛是心灵的窗户”。 德国著名哲学家黑格尔则说：”灵魂集中在眼睛里”。 心理学家阿尔波特梅拉毕安曾发现这样一个公式：“信息的总效果=7％的书面语＋38％的音调＋55％的面部表情”。     

基于曲率信息的三维人脸面部特征提取

提出了一种基于曲率信息的三维人脸面部特征提取方法。首先根据几何约束和曲率信息得到由若干间断点描述的人脸五官区域轮廓线;其次采用边界连接及变形膨胀方法,得到完全闭合、但存在多余毛刺的区域边界;最后利用二维图像处理方法进行边界精确化处理,提取出比较精确的人脸面部特征区域。实验证明了所提方法对正面自然表情三维人脸模型的有效性。