基于弱监督学习的细节三维人脸重建

人脸细节特征(如皱纹、沟壑等)在表达情感信息和提高模型真实感上起着重要作用,然而目前大多数细节重建算法忽略了人脸细节的复杂特性,以单一方法提取细节,无法兼顾细节重建质量和鲁棒性。为此,本文提出了一个基于弱监督学习的重建算法,使用基于三维人脸形变模型的粗略模型和UV空间的位移贴图来表示细节人脸。为提升网络的细节提取能力,在细节生成部分将人脸细节分为表情相关细节和表情无关细节,并根据两种细节的不同特性分别设计细节生成网络。为进一步提升重建细节的质量,设计了一组针对细节重建的多层级损失函数。最后在大量无标签的二维图像中以弱监督方式学习,实现基于单张图像的细节三维人脸重建。大量实验结果表明,本文算法在鲁棒性和细节重建质量上均有较好的表现。

基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法

传统物体识别方法是从单一图像中通过人工提取图像特征,存在成本高、质量低等问题。针对上述问题,提出一种基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法,多视图很好地保留了物体在局部和全局上的特征;注意力模块可以有效地对视图上关键的特征聚焦,忽略无关或干扰特征。该方法利用一组多视图作为输入数据,通过卷积神经网络端到端提取物体特征,在卷积层加入注意力模块,实现视图关键区域的定位和剪裁,将处理后的视图送入另外一个卷积层,两个相同卷积操作提取的特征在池化层聚合,利用稀疏表示分类器对特征描述子进行分类识别。通过两个公开数据集的实验表明,所提算法对物体图像的识别准确度优于传统算法。

基于Kinect与网格几何变形的人脸表情动画

面部表情重建的实时性与重建效果的真实性是人脸表情动画的关键问题,提出一种基于Kinect人脸追踪和几何变形技术的面部表情快速重建新方法。使用微软的Kinect设备识别出表演者面部并记录其特征点数据,并利用捕捉到的特征点建立覆盖人脸的网格模型,从中选取变形使用的控制点数据,由于Kinect可以实时地自动追踪表演者面部,由此实现了利用三种不同变形算法对目标模型实时快速重建。实验结果表明,该方法简单易实施,不用在表演者面部做任何标定,可以自动地将人脸表情动作迁移到目标模型上,实现人脸表情快速重建,并且保证目标模型表情真实自然。

融合图像方法的半实时轴承故障诊断方法

轴承在高负荷的环境下长时间运转经常会发生故障,造成巨大损失.若能在故障发生前期进行准确感知,则可以在很大程度上减少损失.通过分析轴承故障问题的特点,提出一种半实时的高准确率诊断方法,使用双路宽卷积核深度卷积网络(deep convolutional neural networks with double paths and wider kernels,DWDCNN)作为实时诊断算法,在结果出现异常或轴承处于高噪声环境下的时候对轴承的振动数据使用短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT),将其转换为图像,再使用轻型多尺度胶囊网络(smaller inception capsule net,SICN)进行二次诊断.使用该算法与现有其他算法在凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)数据集和添加不同强度噪声后的CWRU数据集上进行实验,对准确性和计算效率进行对比.结果显示DWDCNN模型使用0.12 ms即可完成一次预测,且在SNR=−4 dB的条件下达到80.07%的准确率,而SICN模型虽然计算时间较长,但是可以在SNR=−4 dB的条件下达到95.00%的准确率.

Individual Dairy Cattle Recognition Based on Deep Convolutional Neural Network

Image based individual dairy cattle recognition has gained much attention recently. In order to further improve the accuracy of individual dairy cattle recognition, an algorithm based on deep convolutional neural network( DCNN) is proposed in this paper,which enables automatic feature extraction and classification that outperforms traditional hand craft features. Through making multigroup comparison experiments including different network layers,different sizes of convolution kernel and different feature dimensions in full connection layer,we demonstrate that the proposed method is suitable for dairy cattle classification. The experimental results show that the accuracy is significantly higher compared to two traditional image processing algorithms: scale invariant feature transform( SIFT) algorithm and bag of feature( BOF) model.

基于骨架能量图的奶牛步态识别

为了提高奶牛步态识别领域中对远距离奶牛目标的识别准确率和算法的普遍适用性,提出一种基于奶牛骨架能量图的步态识别算法。首先对奶牛视频序列进行前景提取,接着利用查表法对步态序列细化得到奶牛步态序列骨架图,然后把奶牛骨架图以周期为单位生成步态能量图并进行特征提取,最后比对奶牛骨架能量特征图降维后与数据库中步态数据,输出步态识别结果。结果表明,在测试集中的奶牛步态识别正确率达87.6%,明显高于其他算法,并且对远距离目标有更好的识别效果,能更有针对性地分析四肢运动,抑制与步态运动无关的信息,提高了分类的准确性。