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针对二维图像序列非刚体三维特征恢复识别技术受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,识别重建人脸特征面临着形变程度估计不准,识别误差较大的问题,提出一种基于随机图像序列的三维人脸识别算法.该方法通过在三维人脸运动恢复的框架模型中加入一定的物理运动约束,刻画不同非刚体运动形状基的情况下,准确计算人脸运动形变的程度,运用形状基模糊关联技术完成人脸的三维识别.实验结果表明,这种方法得到的解误差较小,识别效果明显. 相似文献
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目的:对用明暗恢复形状(SFS,8hape fromshading)技术来恢复物体的三维形貌进行初步研究.方法:总结了目前比较成熟和具有一定实用性的几种SFS算法.结果这几种SFS典型算法都能在一定条件下,由物体的友度图像在一定程度上恢复其三维形貌.结论每个算法都有其优缺点和适用条件. 相似文献
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针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,本文提出了一种基于中值模型和自适应阈值的运动检测算法。利用自适应阈值对差分图像的三个颜色通道进行二值化处理,实现了运动目标的精确检测,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新。实验结果表明,算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性。 相似文献
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基于视频的运动车辆检测及车型识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论述了在固定摄像头拍摄的车辆图像序列中检测出运动车辆,使用了目前最常用也最有效的运动目标检测方法和背景差分算法,其中前景提取是背景差分算法的关键。实验表明:此方案可行。 相似文献
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车流量的不断增大,城市变得愈加拥挤,需要进行车辆密度估计,进而构建有效的车辆防碰撞系统。提出一种基于随机寻址RFID阵元分布的车辆密度参量估计算法,进行ZigBee和参量估计的车辆防碰撞预警系统设计。首先实现了基于ZigBee的车辆间的通信组网系统模型构建,得到了ZigBee组网与车辆碰撞预警方法,利用随机寻址RFID方法进行ZigBee的车辆间的通信组网系统模型构建,采用贝叶斯近似方法建立均匀矩形阵列,车辆作为阵元分布在均匀矩形网格中,以此描述车流动态变化过程,根据角度变化得到车流的方位和速度信息,实现车辆密度参量估计和防碰撞预警系统设计。系统实验结果表明,该算法和系统进行车辆密度参量估计,估计精度较高,信息全面准确。通过准确的车辆密度参量估计,提高了车辆防碰撞预警系统的性能。 相似文献
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船舶停靠过程建模对于船舶驾驶教学具有重要的应用价值。传统的船舶停靠过程三维虚拟模型在建立的过程中复杂性较高,模型逼真度较差。为此,提出基于特征动态优化算法的船舶停靠过程三维虚拟模型建立方法。根据采集的船舶停靠过程图像特征,计算船舶动态变化中心,为船舶停靠过程三维虚拟模型提供了准确的数据基础。提取船舶停靠过程图像的特征点,建立船舶图像特征网格模型,从而实现了船舶停靠过程三维虚拟模型的构建。实验结果表明,利用该方法建立船舶停靠过程的三维虚拟模型,能够有效提高模型的逼真度,效果令人满意。 相似文献
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在三维模型视景仿真建模中,常因视觉切换和光线强度衰减,产生轮廓块间混淆,需要进行混淆分离算法设计。提出一种基于二阶累积泰勒展开的三维模型轮廓块间混淆分离方法,进行高精度多轮廓三维立体模型视景建模,对于遍历后的建模点进行模型重构,实现三维多轮廓立体模型建模。构建多轮廓三维模型视景建模视点切换运动方程,得到边缘轮廓特征检测结果。提取轮廓块间的混淆像素值二阶累积量特征,采用二阶累积量泰勒展开算法,对三维图像模型的轮廓边缘块间混淆进行分离的改进。仿真结果表明,采用该算法,混淆分离效果较好,三维图像模型的视景仿真效果真实度较高,轮廓信息保真度好,展示了算法的优越性能。 相似文献
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射频识别技术具有非接触、双向数据传输的通信特点,在物流、交通及人员管理等领域中具有越来越广泛的应用。利用其进行城市道路中的车辆识别,可实现虚假车牌查找,车流量测量控制,超速违章行为查处等多种目的。但其难点在于城市道路中车辆识别涉及多目标识别和车辆移动速度快速等特点。现有射频技术已能实现移动速度高达25～40KM/h的标签识别。本文主要研究一种涉及以一定速度连续通过阅读器阅读范围内的多标签,发生碰撞时的防碰撞算法研究。以城市道路车辆识别为例,进行阐述。利用待识别物体与识别单元距离不同这一物理条件对待识别物体进行分组,依据空间位置的不同分为几组,加以相应的时延,降低发生碰撞概率,提高车辆识别效率。 相似文献
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由于路口监控摄像机及视频流上设置的检测区域固定,使得抓拍到的闯红灯图像中车牌大小和比例在一固定范围之类,利用这一特点结合形态学图像处理方法对抓拍图像中车牌进行定位分割。文中在matlab软件平台上进行仿真,通过大量实验证明该算法具有一定的有效性和实用性。 相似文献
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《中国科技信息》2020,(14)
本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信息,首先将RGB数据进行灰度处理和高斯滤波处理,而后按照Canny算法进行边缘检测,从而提取目标物体的颜色特征,将目标的RGB数据与深度数据转化为点云模型,再将点云模型进行点云滤波处理、点云分割操作,提取出目标物体的点云模型,最后根据拟合点云模型和拟合球体的方差从而提取出目标物体的三维形状特征。通过CART算法构建基于颜色与三维形状的水果识别模型,使用识别率评价模型效能,本文算法的识别准确率高达94%。结果表明,该算法可以极大提升水果识别效率,缩短水果分类周期,提高水果分类准确率,减少劳动力的消耗。 相似文献
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无线传感节点传输数据的时候存在能耗大、供应受限等问题,特别是传递多媒体图像信息的时候,节点承担的能量消耗更大。本文针对图像信息传递情况,在考虑图像本身具有的稀疏性基础上,利用网络节点图像数据稀疏系数构建了一种图像支撑集合稀疏模型。仿真实验证明,本文算法可以有效减少传感器节点在传输网络图像所需的数据传输,具有一定的推广价值。 相似文献
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针对三维图像重建中的差异信息融合算法识别率较低,稳定性差,无法有效处理不确定因素等弊端,提出一种新的三维图像重建差异信息融合算法,分析了二维图像和三维图像的一阶与二阶统计,对自相关函数进行归一化处理,将二维图像的自相关函数变成三维自相关函数,利用傅里叶变换求出三维图像的功率谱,通过调整合理的辐角塑造该三维图像的傅里叶转换。对三维图像重建过程中的特征向量进行划分,保证三维图像重建过程中全部信息的完整性。依据特征向量与信息之间的经验知识对学习样本进行建立,给出某一时间段内三维图像重建中某个神经网络对应的差异信息融合公式,对多个神经网络的差异信息融合结果进行融合,实现三维图像重建中差异信息的融合。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的有效性。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
通过对人体心脏器官的医学图像重建,为实现三维可视化手术及图像重构提供图像基础。传统的心脏医学图像重建方法采用的是三维坐标点动态数据采集算法,当测量点相对散乱时无法满足心脏器官重建的准确性要求。提出一种融入背景差分连续重构的心脏医学图像重建方法,进行图像细节纹理的灰度化图像进行提升分离,定义表面渲染的选项,计算二维层状图像纹理特征像素点检测沿幅角方向上模值的极大值点,得到三维成像的仿真视景图像的质心位置,采用二阶累积泰勒展开算法,对三维图像模型进行心脏图像的纹理特征提取,实现算法改进。仿真结果得出,采用该算法进行心脏医学图像重建,重建表面的最大误差显著减少,重建精度较高,重建时间减少,在实时性和精确性上性能优越。 相似文献