基于光栅投影的多摄像机标定方法

多摄像机是解决结构光测量系统中视场小和自遮挡等问题的有效方案,但同时由于摄像机分布广、无公共视场,存在全局标定困难的问题。提出了一种基于条纹投影的多摄像机标定方法。加入辅助设备投影仪并向视场内投影大幅面的条纹图案,借助相位算法建立起全局相位场,反求景物的投影仪虚拟图像。利用平面靶标标定摄像机的内参和投影仪的外参获取靶标平面的移动信息,进而求解相邻摄像机的位置参数。最后的优化过程中,再根据相位值对相邻摄像机的图像完成亚像素匹配,通过最小化重建偏差对系统参数进行迭代优化。在搭建的多摄像机三维测量系统上进行试验,结果表明本文的多摄像机标定和测量方案切实可行。     

基于生成对抗网络的偏转人脸转正

为了提高偏转人脸转正的效果,借鉴双通道生成对抗网络（TP-GAN）双通道生成的思想,将原始网络中的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）替换成边界均衡生成对抗网络（BEGAN）. 在传统两者对抗的网络结构中加入判别人脸身份的分类器,形成三者对抗的网络结构. 经实验对比可知,与在生成器损失函数中添加约束相比,结构上加入分类器对人脸身份一致性的保持更加有效. TP-GAN存在训练复杂、模式崩溃等难题,使用BEGAN的网络结构,可以避免这些问题,提高训练效率. 在Multi-PIE数据集及LFW上的实验结果表明,利用提出的方法能够高效地生成高质量的正面人脸图片,且保留人脸的身份特征.     

光栅投影三维测量在逆向工程中的应用

针对逆向工程中的光栅投影三维测量技术的原理进行了阐述，对测量中的关键技术进行了分析，并给出了详尽的算法及实验结果。实践结果证明，这种算法高效、易于实现。     

基于多阶段关联的多目标跟踪算法

针对现有多目标跟踪算法关联过程中,外观和几何信息利用不充分,同时跟踪对象的邻域间信息交互不足的问题,提出了一种基于多阶段关联的多目标跟踪算法,根据目标之间的不同关联状态,将几何信息和外观信息合理应用于不同关联阶段。算法提出了基于正则化距离交并比(DIoU-Mea)的匹配模块,仅利用几何信息快速将强关联目标匹配。同时基于稀疏图网络(GNN)的关联模块对跟踪对象的邻域建模,促进对象之间的信息交换并提高跟踪精度。基于通道注意力融合特征模型和形状交并比的双校验模块(Double-Revise)进一步细化跟踪结果。所提算法利用不同阶段匹配算法的互补优势,在各阶段合理利用外观和几何信息,过滤掉错误的匹配并识别正确的目标对应关系,在MOT17数据集上进行了验证与测试,其高阶跟踪精度(HOTA)在测试集中达到了64.8%,表明算法具有较好的性能,在密集场景下具有较好的鲁棒性。     

基于局部和全局信息的快速三维人耳识别

现有基于迭代最近点法(ICP)的三维人耳识别方法计算量大,配准时间长,且容易陷入局部最优,同时用于配准的人耳含有冗余信息,对配准造成干扰。基于此提出一种基于局部和全局信息的快速三维人耳识别方法,根据内部形状特征提取关键点并实现人耳归一化;提取低维度局部描述子实现关键点匹配并得到候选列表,之后先通过快速点特征直方图进行粗配准,最后用带法向量信息的改进ICP算法进行精配准得到识别结果。基于UND-J2数据库进行身份识别实验,并与一些经典方法的结果进行对比分析。实验表明关键点特征提取仅需0.026 s,关键点匹配仅需0.015 s,耗时很短。身份识别实验获得了98.55%的Rank-one识别率,证明该方法与其他现有算法相比,识别速度更快,识别率更高。     

三维重构中的杂乱点云排序问题研究

针对三维重构中的杂乱点云数据预处理问题,给出了一种快速、有效的排序算法。算法通过先对点云进行平行切割,再对切割后的截线云进行插入排序。由于滤除了大量冗余的信息,从而大大提高了排序的速度。实践结果证明,这种算法高效、稳定、易于实现。     

基于数字投影仪的光栅相位自校正方法

提出了一种针对数字投影仪的光栅相位自校正方法. 在基于光栅投影的主动式视觉三维测量技术中, 投影出具有标准正弦分布的光栅条纹是其关键环节之一. 对投影仪投出的光栅条纹, 应用n步相移法通过条纹图像得到其理想的相位分布, 然后根据理想相位分布和实际相位分布的映射关系, 对投影仪的光栅模式进行自校正. 实验结果表明, 经过3～5次自校正后, 投影仪投影出的光栅条纹质量有了很大的提高, 可以得到较理想的正弦分布的投影光栅.     

采用辅助学习的物体六自由度位姿估计

为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及CAD模型作为输入,首先,利用双分支点云配准网络,分别得到模型空间和相机空间下的预测点云;接着,对于辅助学习网络,将目标物体图像块和由深度图得到的Depth-XYZ输入多模态特征提取及融合模块,再进行由粗到细的位姿估计,并将估计结果作为先验用于优化损失计算。最后,在性能评估阶段,舍弃辅助学习分支,仅将双分支点云配准网络的输出利用点对特征匹配进行六自由度位姿估计。实验结果表明：所提方法在YCB-Video数据集上的AUC和ADD-S<2 cm结果分别为95.9%和99.0%;在LineMOD数据集上的平均ADD(-S)结果为99.4%;在LM-O数据集上的平均ADD(-S)结果为71.3%。与现有的其他六自由度位姿估计方法相比,采用辅助学习的方法在模型性能上具有优势,在位姿估计准确率上有较大提升。     

双目视觉下基于区域生长的三维人脸重建算法

为解决传统立体匹配算法匹配低纹理人脸图像时极易产生误匹配的问题,提出一种基于区域生长的人脸立体匹配算法。该算法利用级联回归树算法提取的人脸特征点将人脸划分为不同区域以分别限制各区域的视差搜索范围,从而避免在全局范围上查找匹配点;同时利用人脸的局部形状特性,采用局部曲面拟合的方式筛除误匹配种子点并生成大量可靠种子点用于区域生长;最后,分别在实验室环境采集的人脸图像和FRGC v2.0人脸数据库上进行定性和定量实验。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法能够重建出更加准确的三维人脸模型。经点云配准后与人脸点云真实值的均方根误差在2 mm以内,且不同光照、姿态、表情下人脸图像的重建表明所改进的立体匹配算法具有较好的鲁棒性。