【摘 要】
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采用Adaboost人脸检测算法,对输入样本进行Haar特征提取,从中选择出甄别效率最高的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换为弱分类器,进一步将弱分类器组合成强分类器,通过肤色确定候选点,然后用强分类器进行人脸的检测,进一步利用混合投影峰分析检测人眼的位置。通过C++实现了该算法,完成了人脸检测算法的DSP程序移植。实验结果表明,该DSP系统可以有效的实现人眼检测。
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采用Adaboost人脸检测算法,对输入样本进行Haar特征提取,从中选择出甄别效率最高的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换为弱分类器,进一步将弱分类器组合成强分类器,通过肤色确定候选点,然后用强分类器进行人脸的检测,进一步利用混合投影峰分析检测人眼的位置。通过C++实现了该算法,完成了人脸检测算法的DSP程序移植。实验结果表明,该DSP系统可以有效的实现人眼检测。
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提出了一种基于AVI(Average Information Value)的立体图像合成算法。该方法对左右视图相同坐标位置的像素值进行线性加权得到中间视图;然后,将生成的中间视图与左右视图合成,生成合成图像。仿真和实验表明所提出的立体图像合成算法能够扩大3D手机的立体可视区域,并且降低非最优观看区串扰,对手机立体显示具有重要意义。
为准确反映人眼在观看立体视频过程中的视觉舒适程度,提出了一种基于特征区域分割的立体视频视觉舒适度评价方法。首先自适应地分割提取出立体视频序列中的人眼的感兴趣区域,以及相邻帧间的运动区域,然后结合深度感知理论和空间合并技术,对视觉舒适度这一特征量进行建模,最后实现对立体视频视觉舒适度的评定。实验结果表明,使用本文的方法对立体视频视觉舒适度进行评价,可以很好的模拟人眼直接观测的视觉感受,对于视觉舒适度
通过采集志愿者观看背景视差过大的3D影片前后的脑电数据,来研究该效应对人体健康的影响。实验共选取20例有效样本,利用快速傅里叶变换法(FFT)提取特征波段,计算出各频带的能量和功率,并由此得到功率谱和重心频率。此外还设计问卷定性了解志愿者的疲劳程度。根据主观疲劳问卷和对比看前看后的脑电参数,分析了观看背景视差过大的3D影片后人体脑电信号变化的关系。实验结果表明志愿者看前看后的各项脑电参数出现了改变
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