【摘 要】
：
对于任意给定的人脸图像,提出了一个推演任意年龄段人脸图像的个性化模拟方法.利用人脸左右对称的特点设计了一个光照补偿算法;通过几何预处理和灰度预处理,建立归一化的人脸数据库和人脸轮廓库;给定的输入图像经过预处理、特征提取、轮廓变换和纹理合成4个步骤之后得到模拟图像.该方法实现了对任一年龄段、不同生活状况不同胖瘦情况下目标人脸的定制.实验结果表明,该方法对于正面人像有较好的模拟效果.
论文部分内容阅读
对于任意给定的人脸图像,提出了一个推演任意年龄段人脸图像的个性化模拟方法.利用人脸左右对称的特点设计了一个光照补偿算法;通过几何预处理和灰度预处理,建立归一化的人脸数据库和人脸轮廓库;给定的输入图像经过预处理、特征提取、轮廓变换和纹理合成4个步骤之后得到模拟图像.该方法实现了对任一年龄段、不同生活状况不同胖瘦情况下目标人脸的定制.实验结果表明,该方法对于正面人像有较好的模拟效果.
其他文献
本文首先阐述了边缘检测技术原理与方法,然后利用Matlab编程,将不同边缘检测的方法应用于光电编码器光栅码盘,使用log算子、canny算子、prewitt算子、roberts算子、sobel算子及zerocross算子,进而对其进行边缘检测实验研究。通过得到的结果进行比较分析,得出canny算子检测在表现边缘细节及完整性效果最佳的结论。
针对最小二乘复频域法在噪声干扰下模态参数识别精度不高的问题,采用分母替换函数,提出有理函数拟合改进算法,将其迭代后引入最小二乘复频域法.通过简支梁实验台锤击信号得到频域响应函数,代入到改进的算法中进行研究.结果表明:有理函数拟合最小二乘复频域法比最小二乘复频域法在噪声干扰下的识别效果较好,经过有理函数拟合改进后的多项式在阶次较低的情况下能识别出全部极点并得到更理想的稳态图,且对阻尼比的识别更接近真
基于多摄像机的视觉应用中通常假设统一的颜色响应。但是当摄像机之间存在较大的成像特性差异或光照变化时,所获得的立体图对间就会出现严重的色彩差别。这种差别会导致后续颜色匹配的不准确,并进一步影响立体视觉算法的性能。为了解决这个问题,提出了一个鲁棒的基于图像分割和特征点匹配的颜色校正算法。和传统的全局校正或者有参考物体的校正算法不同,提出了一种基于区域的校正算法。该方法不仅避免了全局校正算法无法满足局部
该文提出了一种基于彩色人脸图像训练库和Chebyshev不等式的有噪像素点检测算法,并利用像素间的相关性通过邻域权值内插算法,实现了彩色人脸图像的去噪。首先在L*a*b*颜色空间中进行主成分分析(principle component analysis,PCA)重建,然后定义了像素点向量距离差和像素点向量角度差,并给出有噪像素点判决准则,实现了有噪像素点与无噪像素点的区分,最后,利用像素点8邻域信
视网膜眼底图像配准是临床眼科疾病诊断和治疗中的一个关键环节。针对眼底图像配准过程中大范围视场变化和过分割结构噪声等问题,该文提出了一种改进的基于图的视网膜图像血管匹配方法。将血管交叉点表示成图的顶点,把特征点间沿血管路径的相邻关系表示成边,进而在视网膜血管结构图中构造路径超边来刻画更高阶多元特征关系。在此基础上,实现了一种全自动的视网膜眼底图像配准算法。包括:第一步,通过多尺度Gabor滤波算法来
针对目前手势识别方法计算复杂、特征量提取不可靠等问题,提出基于Kinect传感器深度信息快速动态手势识别算法。通过Kinect的深度摄像头获取深度图像,利用阈值分割法对深度图像进行预处理;结合深度信息,利用OpenCV函数库来提取前景;选用动态时间规整(dynamic time warping)算法计算测试行为模板与参考行为模板之间的相似度以实现样本的分类;最终结合OpenNI和OpenCV,在V
笔者采用MATLAB图像处理技术对SF6气体泄漏光学成像检测原始视频进行中值滤波、阈值分割、帧间差分等数字处理,捕捉到了SF6气体泄漏的动态运动轨迹,并将SF6气体泄漏位置及范围突出显示,为现场工作人员提供了更为直观的判别依据。最后通过实例分析,证明了该技术在实际应用中的可行性和有效性。
本文就智能车摄像头的图像采集与处理问题,提出一种对所采集赛道的视频数据进行场、行同步信号分离、二值化处理、有效提取并定位黑色边界轨迹的方法。实验证明,这种方法能够对摄像头图像进行有效采集、处理,可准确提供智能车沿轨道行驶的图像信息。试验表明该方法应用简单,适应性强,效果理想。在智能车比赛等应用方面,也具有较高的实用价值。
以不可分离小波框架变换为依托,对两个传感器在同一时刻获取的同一场景的图像进行融合。首先,对各原图像进行不可分离小波框架变换(NWF);然后,根据变换后系数计算图像的对比度量测,融合处理为基于对比度量测的系数选取过程,并对选取后的系数进行一致性校验;最后,对组合后的系数进行NWF逆变换,得到融合后的图像。
为了推广神经网络在人体动作识别中的应用,设计了一种基于分层识别框架和增强算法的动作识别系统,该系统融合了光流直方图、有向梯度直方图、Hu的矩特征、分块剪影和自相似矩阵等多种特征.为了与反向传播网络的增强相匹配,将传统的二分类增强算法扩展到多分类版本.此外,系统采用了包含预判决和后判决的分层识别框架,前者通过分析运动显著区域的位置,把动作粗分为几个子类,后者则利用额外的特征进一步提高识别准确率.基于