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摘要:为了处理不可解析求导的目标函数, 并克服传统方法对图形绘制解像度敏感, 易陷入局部极值的问题, 提出一种基于模拟求解的三维注册优化方法. 以首先定义基于轮廓特征的目标函数, 并采用 LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解; 在每次迭代过程中, 根据位置姿态参数特征的不同自适应地调整方向导数计算, 并分别采用解析式增量估计和随机采样式估计方法计算相应梯度方向, 为目标函数模拟出光滑的表达. 定量和定性的实验结果表明,文中方法可以快速收敛, 很好地克服了局部极值问题....
摘要:头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测头部的位置,并在预测区域内采样深度块;然后将采样深度块通过已训练的随机回归森林进行头部姿态估计,并将姿态估计值作为卡尔曼滤波的测量值;最后利用卡尔曼滤波结合预测值和测量值得到最终的头部姿态估计参数.实验结果表明,现有的随机森林算法相比,该方法具有更快的速度、更好的鲁棒性和更高的准确率....
[期刊论文] 王兰忠 赵鹏 李成龙 钟凡
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CBST SA
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摘要:针对人脸识别中光照变化、噪声干扰和遮挡等导致识别率下降的问题,提出类独立核稀疏表示的分类算法.利用冗余字典由多个子字典构成的特点,引入核技术用于提高人脸识别率.应用各类子字典和误差矩阵建立类独立核稀疏表示模型,借鉴正交匹配追踪算法思想提出类独立核正交匹配追踪算法,用于求解该模型得到各类的稀疏表示系数.将该系数结合各类子字典计算类相关重构误差,实现测试样本的分类识别.实验结果表明,相比同类算法,该算法具有较高的识别率,鲁棒性较好,能够有效抑制噪声、光照以及遮挡等干扰带来的负面影响....
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