基于深度数据的空间人脸旋转角度估计

提出一种基于三维人脸深度数据的人脸姿态计算方法。利用人脸的深度数 据以及与其一一对应的灰度图像,根据微分几何原理和相应的曲率算法与人脸数据中的灰度 特征对人脸面部关键特征点定位,进而计算出人脸姿态在三维空间中的3 个姿态角。实验证 明该方法能在姿态变化情况下实现对人脸旋转角的准确估计,为进一步的人脸识别和表情分 析提供基础。     

基于H.264的子带DCT快速算法

DCT快速算法是H.264编码的关键问题之一。该文根据H.264中44块残差系数的分布特征及DCT系数的能量分布特性,提出一种基于DCT系数子带划分的子带DCT快速算法。该算法在DCT和量化前预判出为零的DCT系数,节省了这些系数的DCT和量化计算开销,提高编码效率。该文提出了划分DCT系数子带的判断标准,预判出子带中量化后为零的DCT系数后,仅计算非零的DCT系数,相应地也减少量化(Q),反DCT(IDCT),反量化(IQ)的计算。实验结果表明,该文算法在保持图像质量和码率的同时,极大地节省了DCT, Q,IQ,IDCT的计算量,提高了H.264的编码效率。     

弹性二次曲面模型下的3维形状表现与平滑

本文研究了能够保持几何特征并且对噪声鲁棒的形状表示方法。根据弹性二次曲线(Elastic QuadraticWire,EQW)的基本思想,对模型加以推广,提出用于曲面表示的弹性二次曲面(Elastic Quadratic Patch,EQP)模型。通过对曲面上每一点构造在参数平面上彼此重叠的二次曲面片,进而建立相邻曲面片之间0阶与1阶不连续势能函数。由于此势能函数是关于该曲面点的二次型,因而容易求得使其最小的二次曲面参数向量。对整个曲面的逐点迭代,进而获得稳定且保持显著几何特征的形状EQP表示。实验部分以3维人脸成像数据为例,验证了本文模型在平滑与细节保持等方面的性能。在不同噪声水平下,分析了参数变化对EQP模型性能影响。与常见样条与小波方法结果进行定量和定性比较,分析了不同噪声水平下(方差N=1,5,10)整体与局部区域中各方法优劣。在噪声水平较高时,在信噪比和直观效果等定量与定性方面上,EQP模型与对比方法相比具备一定优势。     

一种高速可靠的彩票数字识别系统

提出了一种彩票数字识别系统。该系统采用了图象处理中的邻域平均法、阈值选取及图象分割技术。应用结果表明 ,该方法简易、可靠、识别速度快、精度高。     

前列腺磁共振图像分割的反卷积神经网络方法

目的 前列腺磁共振图像存在组织边界对比度低、有效区域少等问题,手工勾勒组织轮廓边界的传统分割方法无法满足临床实时性要求,针对这些问题提出了一种基于深度反卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割算法。方法 基于深度学习理论,将训练图像样本输入设计好的卷积神经网络,提取具有高度区分性的前列腺图像特征,反卷积策略用于拓展特征图尺寸,使网络的输入尺寸与输出预测图大小匹配。网络生成的概率预测图通过训练一个softmax分类器,对预测图像取二值化,获得最终的分割结果。为克服原始图像中有效组织较少的问题,采用dice相似性系数作为卷积网络的损失函数。结果 本文算法以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,在MICCAI 2012数据集中,Dice相似性系数大于89.75%,Hausdorff距离小于1.3 mm,达到了传统方法的分割精度,并且将处理时间缩短在1 min以内,明显优于其他方法。结论 定量与定性的实验表明,基于反卷积神经网络的前列腺分割方法可以准确地对磁共振图像进行分割,相比于其他分割算法大幅度减小了处理时间,能够很好地适用于临床的前列腺图像分割任务。     

结合曲面局部纹理特征的3维人脸识别

目的 人脸2维图像反映出来的纹理并非是3维人脸曲面真实的纹理,并且受光照和妆容的影响很大,因此探索3维局部纹理特征对于人脸识别任务有着重要的意义。为此详细分析了一种新颖的3维局部纹理特征mesh-LBP对于人脸纹理的描述能力。方法 首先,在特征提取和识别任务之前,进行一系列的预处理：人脸分割、离群点移除和孔洞填补;接着,在预处理后的人脸曲面上,提取原始mesh-LBP特征,以及基于阈值化策略的3种改进特征：mesh-tLBP、mesh-MBP和mesh-LTP;然后,对于上述提取的4种特征,采用不同的统计方法,包括整体直方图、局部分块直方图和整体编码图像,用做人脸纹理的特征描述。最后,针对CASIA3D数据集中不同表情和姿态变化的人脸,采用余弦相似度进行人脸的识别任务。结果 通过对比人脸曲面和普通物体曲面的纹理特征,发现人脸纹理完全不同于普通纹理,不规则并且难以描述;通过对比mesh-LBP两种变体,发现mesh-LBP（α₁）适用于姿态变化,而mesh-LBP（α₂）适用于表情变化;通过对比原始mesh-LBP及其3种改进,发现mesh-tLBP对于人脸不同表情变化下的识别准确率最高有0.5%的提升;通过对比3种不同的统计方法,发现采用整体编码图像进行统计的特征尽管弱于局部分块直方图,但相比整体直方图,识别率在不同表情变化下最高有46.8%的提升。结论 mesh-LBP特征是一种优良的3维局部纹理特征,未来将会在3维医学处理、3维地形起伏检测以及3维人脸识别中得到更多的应用。     

基于协作表示残差融合的3维人脸识别

目的 针对2维人脸难以克服光照、表情、姿态等复杂问题,提出了一种基于协作表示残差融合的新算法.方法 协作表示分类算法是将所有类的训练图像一起协作构成字典,通过正则化最小二乘法代替1范数求解稀疏系数,减小了计算的复杂度,由此系数重构测试人脸,根据重构误差最小原则,对测试人脸正确分类.该方法首先在3维人脸深度图上提取Gabor特征和Geodesic特征,然后在协作表示算法的基础上融合两者的残差信息,作为最终差异性度量,最后根据融合残差最小原则,进行人脸识别.结果 在不同的训练样本、特征维数条件下,在CIS和Texas 2 个人脸数据库上,本文算法的识别率可分别达到94.545%和99.286%.与Gabor-CRC算法相比,本文算法的识别率平均高出了10%左右.结论 在实时成像系统采集的人脸库和Texas 3维人脸库上的实验结果表明,该方法对有无姿态、表情、遮挡等变化问题具有较好的鲁棒性和有效性.     

融合曲面形状和纹理特征的三维人脸识别

由于2D人脸识别率容易受到姿态、表情、光照以及自身遮挡影响的问题,这一定程度上阻碍了2D人脸识别技术的鲁棒性与发展。而3D人脸数据提供了在3D人脸领域很有前景的特征描述,也有很大潜力提高人脸识别技术的识别率。针对二维人脸识别中的局限性,先对三维人脸数据进行预处理,人脸分割、平滑去燥等,提出了一种改进的三维人脸分割的方法。改进了三维人脸进行特征提取,使用平均曲率,高斯曲率,增加了协方差,拉普拉斯算子等描述符,且融合其最佳的描述符组合作为三维人脸的特征,计算基于网格局部二值模式(Mesh-LBP)进行提取特征,最后使用支持向量机(SVM)进行三维人脸的分类识别。通过在中国科学院自动化研究所(CASIA)的提供的数据集CASIA 3D face v1分别对高斯曲率、最大最小曲率、平均曲率、协方差、形状指数进行实验,其中平均曲率获得最高识别率93. 17%。实验结果表明,该方法有效地减少了受光照、姿态等变化的影响,且具有较好的鲁棒性和较高的识别率。     

基于耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建

针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建效果欠佳或字典训练时间过长的问题,本文提出了一种耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建算法.该算法首先利用高斯混合模型聚类算法对训练图像块进行聚类,然后使用更改字典更新方式的改进KSVD字典学习算法来快速获得高、低分辨率特征空间下字典对和映射矩阵.重建时根据测试样本与各个类别的似然概率自适应地选择最匹配的字典对和映射矩阵进行高分辨率重建.最后利用图像非局部相似性,将其与迭代反向投影算法相结合对重建后的图像进行后处理获得最佳重建效果.实验结果表明了本文方法的有效性.     

局域化互信息度量的ACM下医学图像的分割

大量医学图像中存在灰度不均匀现象使传统方法很难获得理想的分割结果,针对此问题,将图像的局部统计特征引入互信息度量的分割模型中,考虑不同组织间的方差差异,提出一种局域化互信息度量的活动轮廓模型(ACM),以提高灰度不均匀情况下目标边界识别的精确度。此外,采用一种无需重新初始化的水平集函数规则化方法,演化稳定,收敛速度快。最后,以医学图像分割实验对算法进行了验证,对比实验表明分割和偏移场矫正结果都更精确。