基于分块LBP融合特征和SVM的人脸识别算法

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取方法在光线和人脸表情变化的情况下表现不佳、单一方法提取出的特征不能多角度表现出整张人脸的特征信息的问题,提出一种基于分块LBP融合特征和支持向量机(SVM)的人脸识别方法。先将人脸图像划分为不同的块,对每一块提取LBP特征;然后将不同分块的像素均值特征与LBP特征进行融合,用融合后的特征向量来表征人脸;最后引入SVM作为分类器对上述特征进行分类。在YALE、ORL标准人脸库以及自建人脸库上进行实验验证,实验结果表明:该方法识别准确率分别能达到95. 15%,99. 75%,96. 25%,对比实验显示,该方法优于C4. 5决策树、随机森林等传统方法。

基于栅格法的机械臂工作空间解析方法研究

针对工业机械臂在运动控制中以及轨迹规划过程中存在工作空间边界解析计算量大,且存在不可解析奇异点的问题,提出了栅格法的解析方法。首先,根据机械臂的物理参数建立运动学模型,运用蒙特卡洛方法建立机器人工作空间的云图。其次,对机械臂的三维工作空间点云进行分层次分割处理,完成点云的坐标变换,并建立栅格,对存在边沿奇异点的问题能够避免。最后,利用栅格法提取云图的边界点,从而得到工作空间的边界。

双目视觉测量中点特征提取及匹配算法评估

对近年来出现的点特征提取、特征描述符和特征匹配3方面的新思路和新方法进行了综述,并对各个算法的性能进行了分析,提出了实际应用中有待进一步研究的内容。通过深度测量的准确性对点特征提取及匹配算法进行了综合评估。

机械臂轻质高载荷比末端夹持器的设计

为解决机械臂末端夹持器载荷比低的情况,设计了一款轻质高载荷比的末端夹持器。首先,采用Solid Works软件执行三维建模,并用Matlab软件优化分析。通过ADAMS和ANSYS软件对其进行动力学仿真和应力分析。最后通过实验论证表明:该夹持器机构设计合理,提高了夹持器的载荷比。

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.