基于主方向重建的SURF多角度识别匹配算法优化

针对物体多角度识别过程中存在着因偏转和俯仰角偏差而造成的匹配精度低等问题,本文提出了具有旋转不变性的SURF匹配优化思想.本思想采用聚类算法将提取的关键点进行分类,在类中通过距离高斯加权来得到关键点水平和垂直方向的Haar小波值,进而更精准地确定特征点主方向;针对匹配过程中出现的误匹配对,利用误匹配粗减思想进行剔除;之后,为进一步提高匹配机率,采用物体环视全景图作为后台基准图像.实验结果表明,本思想对物体多角度图像的识别机率和识别正确率明显提高,且匹配耗时也有所减低,并具有一定的实用性和推广性.     

基于 Kinect 的拉普拉斯网格形变三维人脸建模

为了快速创建真实感较强的三维人脸模型,提出了基于 Kinect 的拉普拉斯网格形 变建模方法。利用 Kinect 获取彩色和深度图像信息,对深度图像进行双边滤波处理,对彩色图 像进行低层级顶点定位;构建标准三维人脸模型,并为该人脸模型中的顶点建立低、中、高 3 个级别的层级结构,通过低、中层级中顶点的位置关系创建 Sibson 局部坐标约束;利用该约束 构建彩色图像中间层级顶点,并结合深度信息对标准三维人脸模型进行拉普拉斯网格变形,获 得真实感较强的三维人脸模型。实验结果表明,该算法在建模的真实感上得到了提高,与对比 算法相比,在建模时间上得到很大的优化。     

智能推荐技术在广播电视节目管理系统中的应用

随着人工智能技术的不断进步,智能推荐技术在广播电视节目管理系统中的应用变得日益重要。首先分析智能推荐技术的定义和发展现状,其次分析智能推荐技术应用于广播电视节目管理系统的优势,再次分析智能推荐系统应用于广播电视节目管理系统存在的问题,最后分析智能推荐技术应用于广播电视节目管理系统的策略,为广播电视节目的智能化管理提供参考。