自适应三维形变模型结合流形分析的人脸识别方法

为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出自适应3DMM拟合方法;然后,通过三维变换来保留尽可能多的身份信息,将整个图像网格化映射成3D对象,姿态和表情的归一化保证了变换的稳定;最后,利用多流形判别分析计算流形与流形之间的距离,并利用最近邻分类器完成识别。在Multi-PIE,LFW以及自己采集的数据库上的实验验证了所提方法的有效性,在3个数据库上的识别率分别高达99.8%,95.25%,98.62%。所提方法显著改善了人脸识别性能,在约束和无约束环境下均优于其他几种较新的识别方法。

新型递减曲线求解的一种方法

对于油气田来说,开采达到一定时间后必然会进入产量递减期。Arps递减曲线模型是油气田递减期一般遵循的规律,是利用动态数据预测油气田开发指标的一种重要油藏工程手段,但是该方法存在着一定的不足。本文通过对俞启泰提出的新型递减曲线模型的研究,考虑到文献中参数求解方法的缺陷性,提出二元回归法。通过现场实例分析表明:该方法与原方法相比原理简单,求解方便且有效可行,可以作为新型递减曲线模型参数求解的方法。