一种用于立体匹配的改进的神经网络方法

实现了一种用于静态视觉立体匹配的神经网络方法。文献［１］提出了一种用于静态体视匹配的神经网络方案,其方案用于随机点图对时存在严重的缺陷。针对随机点图对的特点,对神经网络的偏置输入进行了修正,改进的神经网络能够有效地提取随机点图对中的立体深度信息。为了进一步提高收敛速度和平滑边缘特征,又在偏置输入中引入射线特征,改进了神经元的初始化。在工作站上进行的大量实验模拟表明,我们所做的改进提高了网络的迭代速度和视差图的边缘特征平滑性。     

彩色图象中主要人脸特征位置的全自动标定

人脸特征的定位是计算机人脸识别中必需的一步。该文提出了一种在彩色图象中进行人脸部特征定位的新方法。该方法只取彩色图象中的红色成分作为研究对象,以简化处理及提高信噪比;首先利用对原图的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界,并分离出此区域的高低灰度图,以便分图定位脸部特征;接着利用对经边缘检测的高灰度图的水平灰度投影确定下颌,嘴,鼻,眼的垂直位置,然后在相应位置附近,对鼻,眼、嘴依此进行准确定位,算法最后     

木工数控镂铣机进给速度和刀具转数对加工试件表面粗糙度的影响

通过对木工数控缕铣机进给速度和刀具转数对工件表面粗糙度影响的研究和分析,为机床实际工作参数的正确选择提供了依据.     

基于相位的尺度自适应立体匹配方法

本文实现了一种高效的基于相位的尺度自适应的立体匹配方法,基于相位的立体匹配算法,是目前最为先进的立体匹配算法,具有视差精度高,稳定性好,可以并行计算等优点,对于常见的相位“卷绕”问题,常采用“由粗及细”的逐步求粗策略,但是,相位信号在尺度,位置空间中的极点的邻域内不稳定,此时,逐步求精策略可能产生不可恢复的错误,存在鲁棒性问题,解决的方案是采有某种尺度自适应的方法,我们针对多尺度滤波器的构造问题提     

面向未来的交互信息技术

介绍了听觉视觉双模态语音识别技术的背景、生物物理基础以及研究现状，简单叙述了冠怕学民语音交互信息技术研究中心（ＳＩＴ）在该领域的最瓣进展，最后对该领域未来的研究方向、潜在的应用领域进行了分析。