基于图嵌入的自适应多视降维方法

随着监控摄像头的普及和数据采集技术的快速发展,多视数据呈现出规模大、维度高和多源异构的特点,使得数据存储空间大、传输慢、算法复杂度高,造成“有数据、难利用”的困境。到目前为止,国内外在多视降维方面的研究还比较少。针对这一问题,本文提出一种基于图嵌入的自适应多视降维方法。该方法在考虑视角内降维后数据重构原始高维数据的基础上,提出自适应学习相似矩阵来探索不同视角之间降维后数据的关联关系,学习各视数据的正交投影矩阵实现多视降维任务。本文在多个数据集上对降维后的多视数据进行了聚类/识别实验验证,实验结果表明基于图嵌入的自适应多视降维方法优于其他降维方法。     

基于空间网格表面距离的插值曲面

主要讨论基于空间网格表面距离的插值曲面.定义了一种空间网格表面距离,基于空间网格表 面距离,给出了两种定义在空间网格上的插值曲面：基于网格表面距离的径向基函数插值曲 面和基于网格表面距离的Kriging插值曲面,讨论了曲面的无穷阶光滑性,给出了一种计算网 格表面距离的折线跟踪算法.作为整体曲面,此类插值曲面与网格表面形状较为相符,比较适 合于局部插值与参数估计,如梯度、法方向的估计等计算.     

基于空间距离的帧内预测方法

帧内预测当前块处于运动物体的边缘或者2个物体的边界时,帧内模式不能充分体现像素之间的差别．为解决该问题,提出算法：当进行水平预测时,利用垂直方向上相邻块的像素作为水平预测的参考,形成垂直距离矩阵；在进行垂直方向预测时,利用水平方向相邻块的像素作为参考,形成水平距离矩阵．基于空间距离不同相关性之间的差异,改变了H．264标准中9种预测模式中的5种．实验结果证明,这种方法对于不同分辨率的视频序列都有很好的编码效果．     

一种新的手势运动数据重定向方法

提出了一种新的重新定向手势运动数据的方法.它把通过运动捕获设备捕获的手势数据重新定向到具有不同大小和比例的虚拟人模型上,从而生成与原运动含义相同且真实自然的动画.首先通过手势特征分析在人体上选择关键敏感点和次关键敏感点,然后利用提出的基于空间相对位置的方法确定重定向后敏感点的位置,最后采用改进的逆运动学方法实现了手势运动的重定向.实验表明,提出的方法使得中国手语合成系统的可懂度提高30%以上.     

基于ICA算法的一般人脸动画模式表达

该文基于三维扫描数据抽取特定人面部特征点的三维运动,转化为FAP训练数据。然后通过对获取数据应用独立元分析获得一般人脸动画模式,最终使用ICA参数空间生成任意特定人的面部表情。实验结果表明,ICA比PCA给出更加紧致准确的一般人脸动画表达模式,当两种分量的数目相同时,ICA的重建误差比PCA的重建误差小。表情参数影响动画人脸不同部分的独立性和相关性,改善了不同表情人脸动画的真实性。     

基于肤色模型和椭圆环模板的人脸跟踪及姿态估计

文章提出了一种基于肤色模型,结合椭圆环模板进行人脸跟踪及姿态估计的算法。该算法在基于肤色模型实现人脸跟踪及特征定位的过程中首先利用肤色模型定位人脸肤色区域,在跟踪中增加了自适应学习模块,使得原始的肤色模型能够在不同光照下实现自适应调整。然后利用人脸形状的先验知识,通过椭圆环模板实现人脸边缘的精确定位。最后根据所得到的面部特征和人脸边缘位置估计出人脸的姿态。实验表明,该算法能够在自然光照条件下取得较为满意的跟踪结果,同时对人脸在旋转、缩放、遮挡等条件下,多人脸背景下的跟踪有较强的鲁邦性。     

带有理因子的有理样条函数空间的维数级数

考虑了应用吴方法求解多元有理样条函数的计算问题，将多项式样条函数的维数级数理论推广到带有理因子的有理样条空间，建立了相应的维数公式。     

一种无线信道多描述图像编码算法

提出了一种新的图像多描述编码算法，给出了多描述分解的算法和规则，并结合运动补偿时间域滤波(MCTF)进行多描述间的编码，针对无线信道的特点提出了多描述间分层的概念，以适应无线信道传输。实验结果表明，提出的空域分层多描述图像编码(spatial-layer multiple image coding, SL-MDIC)算法有效地利用了MCTF编码的特点，提高了中央信道的编码性能，同时对于收到单个描述或部分描述，解码的图像仍能获得较好的重构图像。     

多描述编码研究现状

研究开发实时、鲁棒的流媒体编码与传输技术已成为当前信息技术的一个热点问题.多描述编码作为解决该问题的一种方法,因其在满足数据传输实时性要求的同时可减少数据失真,受到广泛关注.文中首先介绍了多描述编码的历史和评价性能指标,然后详述了多描述编码的研究和进展状况,包括各类多描述编码方法的思想、框架和特点,最后对现有研究中存在的难点问题进行了探讨与展望.     

改进的基于形变模型的三维人脸建模方法

提出了基于均匀网格重采样算法的原型三维人脸对应算法. 基于人脸特征实现原型三维人脸之间的对应, 克服了传统对应算法对应效果差，算法精度低的缺陷；提出了基于改进遗传算法的形变模型匹配算法. 新的匹配算法不依赖于目标函数的梯度信息和初值，全局搜索能力强. 优化过程中交叉和变异概率的调节机制，有效提高了算法的收敛速度和精度. 实验结果表明，新的对应算法可有效实现原型三维人脸之间的对应，提高形变模型的精度. 新的匹配算法能有效提高模型匹配的效率和精度，缩短模型匹配时间.