三维不变矩特征估计的点云拼接

点云拼接是点云模型获取和重建的关键问题。提出一种新的三维不变矩特征估计的点云拼接方法,该方法将二维不变矩扩展到三维,用于描述点云的局部特征,设计实现了用该特征查找对应点的ICP算法。该算法先计算点云的特征描述子,由其中一个点云的点查找在另一片点云的最近邻域且特征描述子最相似的点作为这点的对应点,并建立对应点点集,其次将点集变换到以质心为原点的坐标下,然后根据对应点对集合建立协方差矩阵并对它奇异值分解,得到旋转矩阵和平移矩阵,最后迭代上述步骤直到收敛。通过人脸数据拼接的结果表明,该方法是可行有效的。

基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究

本文提出了基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究框架。在对三维人脸表情模型进行预处理及归一化的基础上建立具有平移比例和旋转不变性的三维人脸表情模型的矩不变量特征表示。针对人脸表情分类应用背景采用基于支持向量机的智能学习技术研究实现利用多维度3D-Zernike描述子特征的人脸分析识别系统的建模,基于D-ABC算法的分析识别模型优化,提高模型可靠性和系统的鲁棒性,进而利用该系统进行三维人脸表情数据的分类识别。

基于时空域特征的视频拷贝检测方法

提出一种仿射不变、紧致的视频时空域特征,并基于该特征进行视频拷贝检测.该方法着眼于宏观的特征同样可较好地表征视频,并且宏观特征更符合人类视觉的感知特点.首先将视频的若干连续帧堆叠成一个三维视频块;然后使用地形中分水岭的概念在视频块中检测出若干最大稳定极值块(MSEB);接着用一系列三维不变矩作为视频时空域特征来表征这些MSEB;最后,基于这些视频时空域特征来进行视频拷贝检测.实验表明,该方法与其它方法相比,检测精度和特征匹配速度均有大幅提升.