基于深度卷积神经网络的鲁棒笑脸检测算法

来源 :2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018 | 被引量 : 0次 | 上传用户:caritasSD
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在三维模型生成过程中,存在信息丢失、模型结构残缺不全等现象。本文结合深度学习理论,提出了基于八叉树的三维模型补全方法,对残缺三维模型的结构和细节进行预测填充,进而得完整的三维模型。
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针对三维模型信息丢失、结构残缺不全等问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的模型补全方法,通过结合编码-解码机制和生成对抗网络的对抗机制来预测三维模型的完整结构并以此保证预测模型与输入模型之间的相似性,实现三维模型的高效修复。
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本文主要关注在普通硬件条件下重建出精确的三维物体的点云模型。基本思想是将实时相机跟踪与后端优化两个模块分开,相机跟踪模块能够实时估计粗糙的相机位姿,显示当前重建出的物体点云,保证相机跟踪不会失败,同时尽可能得到待重建物体各个角度的图像。而后端优化模块根据相机跟踪模块得到的粗糙相机轨迹,进一步优化得到精确的全局相机位姿,同时对三维地图点进行优化,生成高精度的三维物体模型。在TUM公开数据集上的实验结
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从视频中检测人脸并对表情加以分析具有一定的难度,是研究的热点。然而,对于持续时间短、强度弱的自发表情,在视频中定位更具有挑战性。因此,为更加精确定位视频中自发表情所在的帧,提出一种基于轴平面混合局部二值模式的特征提取算法,首先,将改进的归一化互相关算法分别对眼部和嘴部区域进行精细匹配:其次,将时间轴平面提取到的扇形区域局部二值模式特征与空间轴平面提取到的均值直线局部二值模式特征进行融合。最后,通过
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随着图像数据的激增,基于手绘草图的图像检索方法作为新兴技术越来越受到人们的重视.笔触扰动与不同的绘图方式使得草图与图像仍存在较大语义鸿沟,导致检索准确率低下.为解决上述问题,本文提出了一种图像边缘提取算法GBME与一种图像特征描述符RSB-HOG.实验表明,在Flickr15K数据集上,与其它方法相比具有更高的检索准确率.
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