提出了一种对面部遮挡具有鲁棒性的表情识别方法.首先,基于鲁棒主成分分析(RPCA,Robust Principal Component Analysis)对待识别人脸进行重构,并对重构人脸和待识别人脸的差值图像进行显著性检测得到面部遮挡区域;其次,将待识别人脸的...提出了一种对面部遮挡具有鲁棒性的表情识别方法.首先,基于鲁棒主成分分析(RPCA,Robust Principal Component Analysis)对待识别人脸进行重构,并对重构人脸和待识别人脸的差值图像进行显著性检测得到面部遮挡区域;其次,将待识别人脸的遮挡区域由RPCA重构人脸的相应区域进行替换,并由权值更新的AdaBoost分类器对遮挡区域重构后的人脸进行表情识别.在BHU(Beihang University)人脸表情数据库和日本女性表情数据库上进行了各种遮挡情况下的表情识别实验,获得了比AdaBoost方法更好的识别结果,说明基于RPCA和AdaBoost的表情识别方法对多种面部遮挡具有较强的鲁棒性.展开更多
文摘提出了一种对面部遮挡具有鲁棒性的表情识别方法.首先,基于鲁棒主成分分析(RPCA,Robust Principal Component Analysis)对待识别人脸进行重构,并对重构人脸和待识别人脸的差值图像进行显著性检测得到面部遮挡区域;其次,将待识别人脸的遮挡区域由RPCA重构人脸的相应区域进行替换,并由权值更新的AdaBoost分类器对遮挡区域重构后的人脸进行表情识别.在BHU(Beihang University)人脸表情数据库和日本女性表情数据库上进行了各种遮挡情况下的表情识别实验,获得了比AdaBoost方法更好的识别结果,说明基于RPCA和AdaBoost的表情识别方法对多种面部遮挡具有较强的鲁棒性.
文摘提出一种新的节省计算空间的FDTD-PWS混合算法,并应用于透镜天线的焦面场分析.首先采用FDTD(Finite-Difference Time-Domain)求解得到聚焦透镜天线的口面场的幅度和相位分布,再通过PWS(Plane Wave Spectrum)外推至焦平面,求解得出焦面场分布.根据天线场分布的对称性,将PEC(Perfect Electric Conductor)和PMC(Perfect Magnetic Conduc-tor)边界应用于FDTD的仿真过程,使仿真模型缩减为原模型的1/4,进一步节省了计算空间.应用于毫米波聚焦透镜天线的焦面场仿真分析,并对其焦面场进行平面近场扫描测试,将仿真结果进行探头补偿后与实验数据作比较,证明该方法是精确和高效的.