遮挡人脸表情图像预处理研究进展

对遮挡表情图像的传统预处理、基于重要区域的预处理、基于图像重构和基于深度学习的预处理方法进行总结,阐述了各类方法的基本原理,介绍了常用的表情数据集及其特点,讨论了现阶段存在的问题和未来的研究方向.     

蓝色荧光碳点的制备及检测、防伪应用

以柠檬酸钠为碳源、氨水为氮源,采用一步水热法制备了氮掺杂碳点(NCDs),对其制备条件进行了优化.采用荧光光谱仪、TEM、AFM、XPS及FTIR对制备的NCDs进行了表征,并探索了NCDs在Fe3+检测及荧光防伪中的应用.结果表明,NCDs的最优制备条件为柠檬酸钠浓度为0.1 mol/L、氨水浓度为1.8 mol/L、反应温度为200℃、反应时间6 h、装载体积25 mL.在最优条件下制备的NCDs的荧光为典型的非激发波长依赖型,最佳激发波长为343 nm,最佳发射波长为443 nm,荧光量子产率可达54.9％.NCDs为球形结构,平均粒径为4.96 nm,碳核为类石墨烯结构且其表面含有—NH2、—OH及—COOH.NCDs的荧光可被Fe3+选择性猝灭,且荧光猝灭程度与Fe3+浓度在0.1～87.5μmol/L范围内线性关系良好,检测限为50 nmol/L.此外,将NCDs配制成荧光墨水,利用喷墨打印机打印出的图案整体饱满、边缘细节清晰具有很强的可识别性.     

基于分类外形搜索的人脸特征点定位

针对传统由粗糙到精准的人脸外形搜索方法,其每一次外形搜索需要在整个外形搜索空间进行,提出一种基于分类的外形搜索方法。该方法始于一个包含不同人脸形状的外形搜索空间,首先利用基于相关性的特征选择方法对随机森林分类器进行优化,利用训练的随机森林分类器将外形搜索空间分为若干个外形搜索子空间;然后根据输入样本和随机森林分类器确定与当前外形最接近的外形搜索子空间,并计算对应子空间的中心和对应样本的后验概率分布,方便后续阶段更好地进行外形搜索;最后采用级联回归进行人脸特征点定位。在300-W数据集上的实验结果表明,此方法不仅有效降低了外形搜索的时间,同时在无约束环境中具有良好的鲁棒性。     

基于曲面形变的三维人脸样本配准

三维人脸样本是人脸识别、人脸动画等领域进行模型训练、算法设计及性能比较的重要数据平台。为了提高三维人脸样本的配准效果和配准速度,提出一种基于曲面变形的三维人脸样本配准方法。该方法通过对标准化样本实施一系列的变形操作来建立原始样本与标准样本之间的对应关系。然后基于该对应关系对原始样本进行配准处理,在处理过程中使用统计方法对样本上的毛刺点和空洞进行修补。实验结果表明,使用该方法可以快速、有效地对不同格式的原始样本进行配准。     

基于OpenCV 的智能相册系统

为了对日益增多的数码照片进行有效管理,提出并设计一种可以对大量数码照片进行智能分类的相册管理系统. 关键技术包括照片附加信息提取、人脸检测、人脸标注、人脸识别和特征匹配,主要通过OpenCV 视觉库有效实现. 实验表明,该系统可以有效全自动的实现时间分类和人数分类,并通过人机交互的方式半自动实现人物分类和场景分类,有较高的实用价值.     

基于物联网技术的智慧种业全周期追溯防伪管理系统

利用RFID技术、电子技术、计算机技术、数据库技术、3G/4G通讯技术、特种标签制造技术及3D仿真技术等,构建了智慧种业全周期追溯防伪管理系统,该系统在种子生产包装环节将电子玉米标签随种子混装于包装袋内,同时将品种、批次、生产日期等信息进行赋码,充分利用超高频远距离批量识别特性,实现批量出入库、物流各环节的全程监控,利用非可视、不接触识读特性实现终端防伪查询及隐蔽式窜货稽查,很好地解决了目前种子行业防伪、防窜货手段所存在的易仿造、易破坏的问题,为国家种业安全提供一个新型的防伪、防窜货技术平台。     

真实感3D人脸表情合成技术研究进展

文中综述了真实感3D人脸表情合成技术的研究进展.根据所采用的技术,将人脸表情合成方法划分为混合样本人脸表情合成、直接表情迁移、基于sketch的人脸表情合成与编辑、基于机器学习的真实感人脸表情合成、高分辨率人脸表情和细节的提取与合成5类,介绍了各类方法的研究现状,并比较了它们的优缺点.最后进行了总结,并对人脸表情合成技术未来的研究方向予以展望.     

基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成

为了更好地模拟素描的笔画和突显肖像素描中五官的部分,提出基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成方法.首先进行人脸分割,由人脸特征点确定GrabCut算法中每个特征的初始trimap,然后根据分割结果使用线积分卷积算法绘制肖像素描.文中使用了基于分割结果的多分辨率白噪声和方向场,并提出了基于分割结果的自适应性边界提取算法.实验结果表明,该算法改善了肖像素描的生成效果.     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

基于移动微信平台的二维码产品防伪认证系统

随着国家经济的发展,高新技术物质产品越来越多,种类与模式也表现出广泛化,但是在日益复杂的社会背景下,消费者对现代高新技术的产品的真伪程度不能很好进行识别,虽然现代信息产品中都编录着一维条码,但是一维条码存在很大的弊端,它容易被抄码,可能存在被盗用的风险,造成真假产品不能实现有效的识别,这就对现代防伪技术的有效实施带来了技术上阻碍。本文以此为基础,对二维码的应用进行详细的分析与研究,意在利用移动微信平台建立相应的二维条码防伪系统,并在其中编制长序的二维条码与WAP以及短信查询系统,从而实现利用移动设备对产品信息进行有效的防伪查询与界别,从本质上实现防伪信息的科学、合理化建立。