基于加权均值人脸的多姿态人脸识别

针对姿态变化人脸问题,本文提出一种加权均值人脸的概念。根据人脸姿态变化时左右摇摆角度的变化,首先定义了构建均值人脸时每幅姿态变化人脸权值的计算方法,并提出加权均值人脸的构建方法。然后,结合姿态人脸的俯仰角度变化,将姿态变化人脸划分为俯视、平视和仰视三个层次,针对每个层次构建加权均值人脸,形成加权均值人脸矩阵。最后,针对加权均值人脸矩阵存在数据冗余的问题,采用改进的局部保持投影算法进行深层特征提取,获取关键识别信息。实验结果表明,本文所提方法能有效提取俯仰变化和左右摇摆变化情况下人脸的关键信息,使识别效果得到较大改善。     

电信专业递进式“Matlab”课程教学模式探索

本文结合笔者在电子信息工程专业“Matlab”课程教学中的经验和改革探索,阐述了递进式“Matlab”课程教学模式的总体思路,详细介绍了此教学模式中三层教学环节(基础教学、专题教学和设计教学)的主要内容.最后,结合学生能力培养、课程考核环节等内容,展示了此教学模式取得的教学效果.     

南钢连铸节能效果计算

1986～1989年间,南京钢铁厂陆续新建并投产了矩形坯、小方坯和板坯连铸机,用连铸取代了部分模铸,四年间节约标准煤约4.9万t。本文探讨了连铸节能效果的具体计算方法。     

基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别

针对行人重识别中可用行人图像不足导致的小样本问题,以双相似网络为基础,提出一种基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别方法.首先,将多尺度混合注意力机制引入特征嵌入模块,即在不同尺度层内的特征提取中引入空间注意力,在不同尺度层间的特征融合中引入通道注意力,实现更具判别力的小样本行人特征提取;然后,在度量模块,提出欧氏距离与余弦距离融合的双重度量方法,实现行人特征的空间绝对距离和方向差异的综合度量,提升行人相似性度量的可靠性;接着,采用双重度量方式和关系度量方式,分别获得行人特征的相似度得分;最后,通过加权融合获得联合度量得分,构建联合损失实现网络的整体优化和训练.在Market-mini、Duke-mini和MSMT17-mini三个小型数据集上的实验表明,所提出方法在5-way 1-shot和5-way 5-shot两种模式下的平均识别准确率分别达到90.40%和95.69%、86.77%和94.96%、71.08%和82.63%,与其他小样本学习算法相比,识别性能有较大提升.     

融合Gabor特征与卷积特征的小样本行人重识别

针对视频监控环境下采集的可用行人图像数量有限,以及非可靠数据标注导致监督学习算法性能下降等问题,提出一种融合Gabor特征和卷积特征的无监督小样本行人重识别方法.采用Gabor变换提取多尺度、多方向行人纹理和边缘信息,实现小样本行人图像特征级数据增强,进一步通过特征编码消除冗余信息,提升相似度比对效率.采用卷积自编码网...     

一种快速眼睛定位与人脸平面旋转校正方法

针对人脸图像平面旋转导致识别效果不佳的问题,提出一种有效的眼睛定位与人脸平面旋转校正方法.首先基于AdaBoost算法训练得到的眼睛分类器从人脸图像中快速确定双眼候选区域,然后根据双眼在候选区中所处位置和所占比例,将候选区域分为宽度相同的左眼子区、中间子区和右眼子区3个子区域,再对包含眼睛的左眼子区和右眼子区分别求积分投影来准确定位双眼位置;准确定位双眼位置后,给出了以图像中心为旋转基准点时旋转角度的计算方法,并结合图像旋转公式实现了人脸图像的平面旋转校正.实验结果表明,该方法不仅能防止人脸倾斜时出现伪特征点,也能避免眼镜内边框和眼镜支架对定位眼睛的影响,提高眼睛定位精度,而且能实现人脸的平面旋转校正,具有非常好的实时性和实用价值.     

多姿态人脸识别综述

多姿态人脸识别已成为人脸识别研究的重要方向之一。简要回顾人脸识别研究进展,针对近年来国内外出现的多姿态人脸识别技术和方法进行简单介绍和系统分类,分析各种方法的优缺点,并做出简要评价。阐明多姿态人脸识别技术所面临的挑战,展望未来多姿态人脸识别研究的发展方向。     

基于测量数据的时空三维地形构建与可视化

基于无人无缆自主水下航行器及其测量传感器开展海洋环境勘察与监测是未来海洋开发的重要应用领域,测量数据的矢量建模及其可视化显示是其中的关键技术之一.针对AUV的多波束声呐地形测量数据,开展了地形矢量模型构建与可视化研究,给出了传感器数据处理与时空配准、海底地形坐标变换等方法,设计了一种优化的Delaunay三角网建模算法,构建了三维海底地形矢量模型,提出了三维矢量模型真实感表达方法.基于海试测量的离散数据完成了具有真实感特点的三维海底地形矢量模型的构建与显示,实验结果表明:所提出的研究方法是合理、可行的,克服了多波束声呐只能提供离散地形高程数据的缺点,其地形数据的连续矢量化处理与可视化显示的优点对于海洋环境立体化与可视化监测具有重要的意义和应用前景.     

融合类别和结构信息的多尺度协同耦合度量学习方法*

针对不同尺度空间集合中数据样本无法直接匹配的问题,提出融合类别和结构信息的多尺度协同耦合度量学习方法.首先将类别信息作为主要监督信息,样本分布结构信息作为辅助监督信息,构建相关关系矩阵.然后基于该相关关系矩阵构建线性和非线性最优化目标方程,通过最优化目标方程求解将不同尺度数据集合中的数据样本变换至尺度统一的公共空间,最终实现不同尺度空间中数据样本的度量.人脸识别的实验表明,多尺度空间的非线性协同耦合度量是一种有效的度量方法,运算简单方便,能够获得较高的识别率.     

融合二级评价指标的人脸图像质量评价方法

针对姿态和光照对人脸的干扰,提出基于子区域直方图距离的人脸对称度评价,用于评估非对称光照和姿态对人脸质量的影响。提出针对含有人脸的原始图像质量的第一级评价与针对人脸有效区域的第二级评价相融合的评价策略,第一级评价的反馈信息能有效指导图像采集环境构建和改善,为后期人脸检测和识别提供优质图像源。主要评价指标包括:对比度、适宜度、对称度、清晰度、人脸有效区域面积等物理参数。实验结果表明了本研究提出的对称度评价方法和融合二级指标评价策略的可靠性与准确性。