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在当前主流的基于统计学习和穷举搜索窗口的人脸检测技术中,使用分类器对每个候选窗口进行分类判决之后,会留下多个重合的人脸候选窗口。为了将多个重合窗口合并为一个,提出一种使用矩形环对一个真实人脸的多个具有重合性质的分类器响应候选窗口进行重合范围限定,并合并多个窗口的策略。提出的矩形环合并窗框方法具有简单、易编程的特点,实验表明了该文方法的有效性。 相似文献
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视觉计算--人类感知能力的延伸 总被引:9,自引:0,他引:9
从20世纪50年代开始,计算机开始被作为实现人工智能和人类感知的工业,借助计算机,人类第一次可以像借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。从60年代初开始,围绕计算机视觉进行了大量的研究。本文回顾了近40年来计算机视觉研究的进展情况,对其中一一些重要进展包括立体视觉、从各种线索恢复开头以及运动分析主主动视觉等主流技术和方法进行了综述,对计算机视觉技术的主要应用进行了概括。在分析了这 相似文献
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基于样例学习的面部特征自动标定算法 总被引:11,自引:1,他引:10
面部特征标定是人脸识别中的一个关键问题.提出了一种基于样例学习的面部特征自动标定(人脸形状自动提取)方法.该方法是基于下面假设提出来的:人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线性关系--相似的人脸图像在较大程度上蕴涵着相似的形状.因此,给定标注了特征点的人脸图像学习集,则任意新的输入人脸图像的面部形状可以采用如下方法估计:测量该人脸图像和训练集中图像的相似度,并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建.即:如果输入人脸图像可以表示为训练图像的优化的线性组合,那么同样的线性组合系数就可以直接用于训练集对应形状的线性组合从而得到输入人脸图像的形状.实验表明,该算法相对于其他传统的特征标定算法具有可比的精度和较快的速度.并且,还将此算法扩展到了多姿态情况下,实现了多姿态人脸图像形状的自动提取. 相似文献
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机顶盒——数字化革命的渡船 总被引:1,自引:0,他引:1
<正> 机顶盒有时也称顶置盒,是广播媒介实现数字化后接收端的重要设备。早期的机顶盒是指放在电视机上可以由观众通过遥控器或按键控制的电视节目接受与转换装置。这种装置主要用来控制某些收费节目的收看。近年来,随着广播电视节目的数字化以及因特网的迅速普及,机顶盒已从单一的解密收费装置发展成为集解压缩、因特网浏览、解密收费、交互控制为一体的数字化装置。 相似文献
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本文主要介绍了某设备数字压力表的设计思路以及设计内容,包括压力信号采集、电源管理、温度补偿的处理、中央控制等。具有精度高、读数简单等特点。提高了某设备的保障效率。某设备作为某型飞机地面维修和飞行保障的主要资源,是直接影响某型飞机各项作战功能发挥的重要因素。由于某型飞机具有微量保障特点,现有的机械压力表量程一般较大,且精度低,读数容易出现偏差,将对某设备的正常保障产生一定影响。因此需要设计一款符合某设备保障需求的数字压力表,能够准确、有效地对某型飞机实施保障,对飞行训练和作战任务具有重要意义。 相似文献
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为了兼顾生成人脸素描与对应照片间的相像性和艺术性,提出一种利用局部回归模型学习照片-素描间的映射关系自动生成人脸素描的方法.首先在图像局部区域上采用回归技术获得照片-素描对应局部区域之间的映射关系;然后将映射关系应用到输入的人脸照片上,考虑结构性特征并模拟铅笔素描笔触来合成对应的素描图像.在CUFS数据库上的实验结果表明,采用该方法合成的素描保持了原始人脸照片的身份信息,并且体现出较好的铅笔素描纹理. 相似文献
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目的 人脸识别已经得到了广泛应用,但大姿态人脸识别问题仍未完美解决。已有方法或提取姿态鲁棒特征,或进行人脸姿态的正面化。其中主流的人脸正面化方法包括2D回归生成和3D模型形变建模,前者能够生成相对自然真实的人脸,但会引入额外的噪声导致图像信息的扭曲;后者能够保持原始的人脸结构信息,但生成过程是基于物理模型的,不够自然灵活。为此,结合2D和3D方法的优势,本文提出了基于由粗到细形变场的人脸正面化方法。方法 该形变场由深度网络以2D回归方式学得,反映的是不同视角人脸图像像素之间的语义级对应关系,可以类3D的方式实现非正面人脸图像的正面化,因此该方法兼具了2D正面化方法的灵活性与3D正面化方法的保真性,且借鉴分步渐进的思路,本文提出了由粗到细的形变场学习框架,以获得更加准确鲁棒的形变场。结果 本文采用大姿态人脸识别实验来验证本文方法的有效性,在MultiPIE(multi pose, illumination, expressions)、LFW(labeled faces in the wild)、CFP(celebrities in frontal-profile in the wild)... 相似文献
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从1956年提出人工智能概念至今已经60多年,其间经历了多次兴衰,逐渐走向成熟。人工智能也从一个概念、愿景逐渐成为现实,渗透到生产和生活的方方面面。1人工智能的兴衰1956年在Dartmouth College的夏季讨论班被公认为是人工智能的开端,之后的黄金十年为人工智能的发展奠定了重要的基础。博弈、机器翻译、通用问题求解、模式识别等在这一时期取得了显著的进步,同时也激起研究者和整个社会对这一领域过高的预期。 相似文献