融合rPPG和人脸三维法向量的非接触情绪感知技术

近年来,基于深度学习的情绪识别技术取得了显著进展。然而,现有方法主要集中在面部图像或视频上,忽略了其他模态信息,导致鲁棒性和稳定性不足。为了解决这一问题,提出了一种融合多模态信息的面部表情识别方法。首先将输入的人脸视频进行远程光电容积脉搏波(Remote Photo plethysmography,rPPG)信号和人脸三维法向量的提取,其次将这两种模态的信息输入其相应的情绪特征提取子网络,提取出对应的情绪特征向量。然后,将这两种模态提取出的情绪特征向量进行融合,生成一个丰富的特征向量,最后将其输入分类器进行情绪分类任务。通过这种多模态信息融合的方式,提高了面部表情识别的准确性和稳定性。对所提方法在不同数据集上进行了验证,实验结果表明,该方法在多样化面部表情识别中的表现优于当前先进的情感识别方法,具有更高的鲁棒性和稳定性。

基于法向量夹角的果树点云配准与枝叶分割方法研究

在实现果园作业全自动化的过程中,亟需直接构建自然环境下果树枝干三维模型的方法。本文通过对自然环境下以不同角度采集的果树点云进行配准,并针对采样一致性(SAC-IA)+迭代最近点(ICP)配准算法在点云配准中耗时较长以及精度不高的问题,结合点云法向量夹角提取源点云和目标点云的特征点,并通过点云法向量夹角的余弦值在源点云和目标点云的特征点中查找待匹配点对的方法,提出了一种基于果树点云待匹配点对的改进SAC-IA+ICP点云配准算法;借助最小包围盒划分的分块技术对配准后的果树点云进行分块,然后利用点云的几何特征,对划分的子块进行枝叶粗分割,最后使用欧氏聚类完成枝叶的精细分割。对比实验结果显示,改进后的SAC-IA+ICP算法在平均旋转误差上相较于原始SAC-IA+ICP算法减少85.44%,配准均方根误差相较于原始SAC-IA+ICP算法减少71.74%,配准时间相较于原始SAC-IA+ICP算法减少97.99%;同时,改进后的SAC-IA+ICP算法在平均旋转误差上相较于SAC-IA+NDT算法减少90.38%,配准均方根误差相较于SAC-IA+NDT算法减少85.39%,配准时间相较于SAC-IA+NDT算法减少98.04%。另外,本文采用的枝叶分割算法能够完成枝叶分割,且相较于人工分割其分割准确度可达94.77%。

基于任务剖面的法向量位置模型阻尼切换算法

为提升潜航器深远海复杂环境下的导航定位精度,提出一种基于任务剖面的法向量位置模型的阻尼切换算法。设计了外阻尼、内阻尼和无阻尼之间的阻尼切换策略,将潜航器机动状态和多普勒计程仪(DVL)测速精度共同作为阻尼切换判据,引入模糊控制器以增强系统的鲁棒性。算法提高了系统的环境适应性并减小了频繁阻尼切换引起的超调量。基于任务剖面设计了三种典型场景:潜航器大机动、洋流剧烈波动和遇到反潜声呐关闭DVL,蒙特卡洛仿真验证了算法的有效性。基于北极实际航行数据的离线测试表明,相对传统外阻尼与无阻尼切换方法,所提方法的定位误差均方根和最大值分别减小15.09%和9.33%。

直线方向向量与平面法向量教学课例

“直线的方向向量与平面的法向量”上承空间向量数量积,下接空间角的计算,在空间向量上起着承上启下的作用.内容对优等生固然简单,但对学业底子薄的学生却存在一定困难.本文以农村高中学生为授课对象,研究如何设计教学帮助数学底子薄的学生掌握学习内容.

基于法向量和面状指数特征的文物点云棱界配准方法

三维重建是文物信息保护常用的方法,其主要通过点云配准技术重组文物空间的点云信息,配准精度对文物复现有重要影响。针对文物表面复杂点云纹理特征配准存在精度低、鲁棒性差的问题,本文提出一种基于法向量夹角和面状指数特征的局域点云配准方法。首先,根据点云平面特性设定法向量夹角和协方差矩阵阈值,提取同时满足这两个特征的点云特征点;其次,采用K近邻搜索方法提取点云局域特征点集,通过刚性变换使两组点云质心位置重合,完成粗配准;最终,在两点云粗配准的基础上,根据迭代最近点ICP进行精配准。与传统ICP方法进行对比分析,结果显示本文方法的点云配准误差下降了3%,匹配耗时降低了50%,有效地提高了配准精度和效率,增强了点云配准的鲁棒性。

基于平面法向量的线结构光视觉传感器参数标定

为解决线结构光传感器精度低且易受环境干扰的问题,提出一种标定方法。此方法以棋盘格为靶标,使用一种新的角点快速定位算法进行相机标定;使用Steger算法提取图像激光中心点后结合Huber损失函数拟合出光条直线;通过相机内外参标定两个平面的法向量,两法向量叉乘后获得激光光条在相机坐标系下的点向式方程;对提取的多条激光光条进行等距取点后利用最小二乘拟合出激光平面。使用3种方法进行对比实验,验证了此方法的有效性,同时对长为7 mm的标准量块在此系统下进行测量,其平均测量误差为0.036 mm。与传统方法相比,此方法具有较高的精度与较好的鲁棒性,能够适应较复杂的环境。

基于法向量权重改进的ICP算法

针对三维重建过程中点云配准的精度和速度不理想的问题,提出一种基于法向量权重改进的迭代最近点(ICP)算法。通过将点云的法向量投射到高斯球上,统计不同方向法向量的分布情况,结合物体的几何结构信息赋予相应的权重,利用法向量权重结合点到平面的误差度量方法计算最优刚体变换矩阵。实验结果证明:以球面点云数据为例,与改进前的迭代最近点(ICP)算法相比,在配准速度没有降低的情况下,配准误差减小为原来的30%左右,而且该算法适用于各种点云模型,效果显著。

基于法向量区域聚类分割的检测坑点云提取

利用三维激光扫描技术获取堆石坝检测坑表面点云,可以快速计算检测坑体积和堆石坝压实质量,但此技术的关键是从扫描点云数据中准确分割出目标检测坑。提出了一种基于法向量区域聚类分割的检测坑表面点云提取方法:首先通过局部密度法检测得到碾压面外部点P,剩余点则为内部点Q;然后以最小二乘法拟合外部点平面,得到拟合平面法向量与内部点法向量的夹角θ;最后以外部点P作为种子点,逐步扩大搜索区域,直至区域内存在θ大于阈值θ′,即可确定碾压面和检测坑表面的交界,精确提取出检测坑表面点云。利用MATLAB编程实现了检测坑表面点云数据的快速提取,并通过采集3类坝料的检测坑点云数据开展试验,验证了此方法的可行性。研究成果可为类似形状目标点云提取和堆石坝压实质量快速检测提供参考。

基于迭代最小二乘的点云法向量估计方法

针对传统方法在三维点云边缘或细节特征处法向量估计不准确的问题,采用主成分分析、层次聚类和迭代最小二乘法对点云法向量进行估计。通过主成分分析实现点云初始法向量的计算;使用高斯映射和层次聚类算法计算点云中各点的特征系数;利用迭代最小二乘法对初始法向量进行调整。实验结果表明,基于迭代最小二乘的法向量估计方法能对具有边缘或细节特征的三维点云的法向量进行有效估计,能够降低估计结果的根均方误差和估计错误的点的数量,而且可以有效地抑制外点噪声的影响。

法向量位置模型下旋转调制惯导极区综合校正算法

为抑制极区惯性导航系统随时间积累的导航误差,提出一种基于法向量位置模型的综合校正算法,对旋转调制惯导系统的等效方位陀螺常值漂移进行了估计。在法向量位置模型下建立了位置误差与漂移角之间的数学模型,推导了漂移角和等效方位陀螺常值漂移的方程,在外水平阻尼条件下设计实现了综合校正算法。基于北极实际航测数据的处理试验结果表明,提出的综合校正算法具有全球适用性,能够估计等效方位陀螺常值漂移以提高导航定位精度,采用所提综合校正算法后的归一化定位误差相比于阻尼后的结果大约减小53%。

法向量夹角的点云特征线提取算法研究

文章提出一种基于法向量夹角的点云特征线提取算法,该算法过程主要分为特征点提取和特征点连接两个阶段。在基于法向量夹角的特征点提取的过程中,通过构建最小生成树来实现法向量重定向,一定程度上提高了传统法向量提取特征点的准确性,随后对初选特征点进行细化和删减,得到点云数据的特征点集。在特征点连接阶段通过建立特征点的最小生成树以及相应的最小生成树裁剪算法构建特征曲线。实验证明,该算法原理简单,能很好地提取点云模型尖锐特征与细节特征,是一种有效的三维点云特征线提取算法。

基于PCA法向量计算和投影法的圆锥拟合

针对规则曲面特征重构中圆锥曲面重构拟合的问题,提出了一种基于PCA法向量计算和投影法的圆锥拟合方法。为了实现锥面的参数化重构,首先以距离函数的逼近函数模型作为目标函数,确定待计算的锥面拟合参数,然后求解锥面参数初值。计算参数初值时,通过PCA主成分分析法计算点云法向量,生成轴线后采用投影法计算底面圆心,再求解锥面其他参数初值,最后结合Levenberg-Marquardt法迭代重构圆锥面。通过分析锥面散乱点云,使用该方法得到的参数初值进行迭代,迭代次数7次,迭代最终平均误差为1.8804e^(-04)。该方法在散乱点云中应用良好,降低了稀疏数据对初值的影响,改善了迭代初值造成的迭代不收敛性,进而求得更加精确的圆锥参数。

巧借法向量,破解截面问题

在立体几何中,截面是指用一个平面去截一个几何体所得到的图形。空间几何体的截面问题是高考的难点问题,主要考查截面形状的判断及其周长、面积等相关计算问题,也经常考查截面与空间几何体棱交点的位置问题。解决这些问题的关键是能在几何体中画出截面图形,一般可以从以下两个视角解决:一个是传统的欧式几何的视角,根据条件画出几何体的截面,需要一定的空间想象能力,这对于部分同学而言是难点;另一个是向量的视角,相比传统的欧式几何,用向量的方法解决问题不需要添加太多的辅助线,思维量小。用向量法解决平面问题,重点是求平面的法向量,灵活运用法向量去求解立体几何中“空间距离”、“空间角”等问题,本文着重介绍利用平面的法向量,求解与截面相关的问题。

法向量在立体几何中的应用

空间几何作为高中数学的重点问题,解答方法也多种多样.向量法作为解答立体几何问题常用的方法,具有较大的优势.本文从实际出发,分析法向量在线面、面面垂直、平行证明中的应用,以及在夹角、距离计算中的使用,以提高学生的解题能力.

基于VRML法向量的三维造型虚拟仿真

在虚拟现实仿真模拟研发中,三维造型外观的逼真程度是核心工作。针对这一问题,分析虚拟现实建模语言的法向量(Normal)节点及法向量补插器(Normal Interpolator)节点的工作原理和作用,讨论基于这些节点进行三维造型虚拟仿真的实现方法,并依据研究结论给出相应的三维造型验证举例。该研究结论可有效应用于基于虚拟现实建模语言实现虚拟仿真过程中对三维造型的逼真和动态增强,对于复杂的虚拟仿真模拟的高效研发工作有重要指导意义。

三维点云法向量估计综述

由于获取方便、表示简单、灵活等优势,点云逐渐成为常用的三维模型表示方法之一。法向量作为点云必不可少的属性之一,其估计方法在点云处理中具有重要的位置。另一方面,由于点云获取过程中不可避免的噪声、误差和遮挡,点云中通常含有噪声、外点和空洞,并且部分采样模型如CAD模型,也会存在尖锐特征,这些都给法向量估计提出了挑战。对当前已有的点云法向量估计算法进行综述,分析其原理及关键技术,着重分析它们在处理噪声、外点和尖锐特征等方面的能力并给出比较,最后为未来研究提供了一些建议。

基于特征点法向量的点云配准算法

在传统的迭代最近点算法(ICP)中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离将两片点云的特征点两两配对;然后,利用法向量的夹角对特征点对进行提纯;最后,通过单位四元数法,求解出旋转及平移矩阵,完成粗配准。试验表明,本文基于特征点法向量的粗配准方法可为精配准提供良好的初始位置,在一定程度上避免配准时陷入局部最优的现象。

基于法向量改进的ICP算法

针对三维重建领域中,不同视角下点云的多视定位和配准效率问题,提出一种基于法向量改进的ICP算法。根据点云法向量间夹角特征选出关键点,计算关键点的曲率,通过主曲率特征获取初始对应点集,用高斯曲率和点间距离双重约束查找精确匹配点对,引入平衡因子的概念,给出适用范围,在不同的点云分布下,达到最优匹配,通过四元组法计算最优刚体变换。实验结果表明,相比传统ICP算法,改进后的算法将误差降低至0.05%,配准效率提高至70%以上,点云配准效率明显提升。

基于栅格划分和法向量估计的点云数据压缩

基于点云数据的栅格化和法向量估计提出一种新的点云压缩方法,数据处理由Matlab7.1编程实现。试验结果表明,使用该方法可以获得较好的压缩效果,由于该方法顾及了扫描点之间的法向量关系,所以能更好地保留点云特征,防止压缩过程中特征信息的丢失。

飞机壁板自动钻铆法向量测量方法研究

提出一种飞机壁板自动钻铆加工时实时测量待钻铆点处法向量的新方法。该方法利用激光测距传感器在钻铆点周围获取特征点的坐标,通过二次曲面拟合算法计算出待钻铆点处法向量,并利用MATLAB中的数值计算方法对特征点坐标的选取进行优化计算。仿真结果表明,该方法计算精度和效率较高,可适用于大型飞机机翼、机身壁板自动钻铆过程中法向量的实时检测与托架的在线调平。