基于树结构分层随机森林在非约束环境下的头部姿态估计

头部姿态估计是人类行为和注意力的关键,受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性,该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先,为了消除不同环境的噪声影响,提取人脸区域的组合纹理特征,对人脸区域进行积极人脸子区域的分类,分类结果作为树结构分层随机森林的先验知识输入;其次,提出了一种树结构分层随机森林算法,分层估计多自由度下的头部姿态;再次,为了增强算法的分类能力,使用自适应高斯混合模型作为多层次子森林叶子节点的投票模型。在多个公共数据集上的多种非约束实验环境下进行头部姿态估计,最终实验结果表明所提算法在不同质量的图像上都有很好的估计准确率和鲁棒性。     

基于韦伯-费希纳定律的住宅室内环境质量评价方法

将PMV分级方法与韦伯-费希纳定律结合起来,围绕室内环境主要影响参数温度、噪声、二氧化碳、甲醛以及照度5个方面对室内环境质量进行了评价方法研究。基于各个环境因素的单独评价模型,利用线性合成模型建立了室内环境质量综合评价方法。该方法的评价预测结果完全基于房间的实测环境数据,能够对房间的环境质量进行实时、长期而大范围的评价,可以弥补以往问卷调查投票方法的短暂性和片面性。利用从5个家庭中采集的数据对该方法进行了验证,该方法的计算结果与室内人员的反馈情况较为吻合,证明该方法合理可行。 更多还原     

韦伯灵芝漆酶生产中试研究

以韦伯灵芝(Ganoderma weberianum)TZC-1为生产菌株,在前期优化的摇瓶培养条件和5 L发酵罐小试生产工艺条件的基础上,对该菌株在50 L发酵罐进行中试放大,确定韦伯灵芝漆酶在50 L发酵罐的中试发酵工艺参数。结果表明:以3 d种龄种子按8%的接种量转接至发酵罐进行中试发酵,发酵温度28℃,装液量30L,采用分阶段控制p H和溶解氧浓度(DO)的策略,发酵初期(0~48 h)p H控制在6.0,48 h后p H控制在4.5~5.0范围内;0~36 h内控制搅拌转速100 r/min,通气量10 L/min;36~72 h内控制搅拌转速150 r/min,通气量15 L/min;72~96 h内控制搅拌转速200 r/min,通气量20 L/min;96 h至发酵结束搅拌转速250 r/min,通气量15L/min。发酵前72 h DO保持在15%~30%有利于菌丝生长,72 h后DO保持在10~15%有利于漆酶的积累。发酵144 h选择放罐,可获得18.8 L发酵原液,其漆酶活力可达27 667.7 U/L,是摇瓶发酵水平的2.5倍。     

基于流形的约束局部模型拟合

为了将人脸形状向量集的流形结构嵌入到人脸定位模型中,以人脸定位参数模型中典型的约束局部模型为基础展开研究。结合局部坐标编码理论和稀疏约束,将基于流形结构的邻近形状向量集代替点分布模型中的非刚性形变集,实现了流形学习中的局部切空间排列方法与点分布模型的融合,从而得到了一个流形嵌入的约束局部模型。经过在模拟数据、有标注的人脸部件数据库和有标注的人脸数据库的试验验证,与基于线性重建的局部约束模型拟合相比,嵌入流形结构的约束局部模型具有更好的性能。     

一种用于三维人脸重建的快速稠密视差图生成方法

口腔数字化是口腔临床发展的重要方向,三维颅颌面部结构数字化重建是其重点环节。为此,文章提出一种用于三维人脸重建的稠密视差快速求解的方法。该方法对校准后的图像进行初始匹配,构建强对应点点集,再对点集内的点进行三角剖分,并分配初始视差,逐步求精生成稠密视差。该方法加入强匹配对应点,减少了匹配二义性的产生,同时有效克服了因使用全局能量函数优化方法而易陷于局部最小值的缺点。实验结果显示,该方法匹配速度快、精度高,能满足三维人脸重建的实际应用需求。     

光照鲁棒性较强的肤色检测算法

针对人脸肤色检测效果受光照影响较大的不足,提出了一种稳定性好的肤色检测算法。首先根据人脸左右对称的特性,采用像素修正算法将人脸区域上的过亮或过暗像素点替换为正常亮度下的像素点;然后采用一种根据像素点亮度的不同动态地确定色度阈值的自适应方法进行肤色检测。实验结果表明,相比YCbCr单高斯模型肤色检测等算法,所提算法在强弱不同的光照情况下提高的正检率超过了10%,误检率降低了5%,而且稳定性明显增强。     

情感驱动的自私MANETs节点协商机制

在移动Ad hoc网络(MANETs)中,具有不同工作环境和目标的自私节点追求最大化自身利益,因此需要一种有效的激励手段促进彼此间的协作和资源共享。情感作为影响节点认知和行为决策的重要因素,能够帮助节点在资源有限、不可预知的场景中增强适应性和自治性。该文提出一种情感驱动的自私MANETs节点协商机制(Emotion-driven Negotiation of Selfish Nodes in the MANETs,ENSNM),将情感因素定义为自私MANETs节点内在的能力和属性。协商初始阶段,成就动机的强烈程度支配节点发起或参与一次协商,同时影响初始价的设定。另外,在每轮协商开始前遵循韦伯-费希纳定律对协商最后期限进行修正。仿真实验表明ENSNM机制能够提高MANETs网络的协商效率,并减少网络流量和通信能耗。     

一种适用于人脸检测具有强聚类能力的新颜色空间YCH

利用肤色信息检测人脸是一种快速而有效的方法,但选取合适的颜色空间是一个十分棘手的问题。文中提出一种自适应颜色空间YCH,将最常用颜色空间的优点融合到一个新的简单的非线性变换,其中所有的变换系数都能根据人脸图像中每个像素自身的特性自动调整,因而可有效消除影响肤色与非肤色分类结果的各种不利因素。实验结果表明提出的颜色空间对各类人脸图像都有很强的聚类能力。     

规整化人脸图像超分辨率重建的数值解法

提出了基于特征子空间规整化的人脸图像超分辨率重建（SRR）算法并给出了三种数值解法。在仿射变换运动模型下,将图像的四邻域插值方法拓展为图像的梯度场估计问题,推导出了待求高分辨率（HR）图像关于运动参数的雅科比矩阵;并根据对SRR代价函数的全微分和偏微分展开,将非线性的SRR问题转换为线性问题迭代求解,讨论了三种运动参数与HR图像的联合迭代估计算法。给出了SRR规整化参数的自适应计算方法以实现自动SRR。仿真结果证实：采用的人脸子空间规整化方法优于传统规整化方法（拉普拉斯、全变差）,尤其在低信噪比时可以获得良好的人脸图像SRR效果。     

结合图像块比较与残差图估计的人脸伪造检测

目的 由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法 除了骨干网络,本文的人脸伪造检测神经网络主要由纯净图像块比较模块和可靠残差图估计模块两部分组成。为了避免在同时包含人脸和背景像素的图像块上提取的混杂特征对于图像块比较的干扰,纯净图像块比较模块中选择只包含人脸像素的纯净人脸图像块和只包含背景像素的纯净背景图像块,通过比较两种图像块纯净特征之间的差异来检测伪造图像,图像块的纯净性保障了特征提取的纯净性,从而提高了特征比较的鲁棒性。考虑到靠近伪造边缘的像素比远离伪造边缘的像素具有较高的残差估计准确度,本文在可靠残差图估计模块中根据像素到伪造边缘的距离设计了一个距离场加权的残差损失来引导网络的训练过程,使网络重点关注输入图像与对应真实图像在伪造边缘附近的差异,对于可靠信息的关注进一步增强了伪造检测的鲁棒性。结果 在FF++(FaceForensics++)数据集上的测试结果显示:与对比算法中性能最好的F2Trans-B相比,本文方法的准确率和AUC(area under the ROC curve)指标分别提高了2.49%和3.31%,在FS(FaceSwap)与F2F(Face2Face)两种伪造数据上的准确率指标分别提高了6.01%和3.99%。在泛化性能方面,与11种已有方法在交叉数据集上的测试结果显示:本文方法与其中性能最好的方法相比,在CDF(Celeb-DF)数据集上的视频AUC指标和图像AUC指标分别提高了1.85%和1.03%。结论 与对比方法相比,由于提高了特征信息的纯净性和可靠性,本文提出的人脸图像伪造检测模型的泛化能力和准确率优于对比方法。