基于侧面轮廓线和刚性区域的3维人脸识别

针对3维人脸识别问题,提出一种由粗到细的两步识别方法。首先结合几何约束与曲率信息定位特征点,根据特征点确定人脸对称面,提取人脸侧面轮廓线。利用轮廓线匹配作为排除算法,在识别初期迅速排除库集中不相似人脸以提高识别效率,剩余库集人脸采用一种具有表情鲁棒性的、基于区域的匹配方法进行识别,该方法自动切割人脸中受表情影响较小的刚性区域,并采用改进的迭代最近点算法对刚性区域进行匹配,为达到更好的识别精度,将各刚性区域的匹配结果采用加法规则融合。在3D_RMA人脸数据库的实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。

建筑物侧面轮廓线约束的高分辨率遥感影像建筑物高度估算方法

针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题,提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先,利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度,再将遥感影像进行旋转,使建筑物像点位移沿水平方向;然后,利用Canny算法进行轮廓检测,并构建一定长度的矩形形态学结构元素,对轮廓图像进行形态学开运算,以提取侧面轮廓线,再利用Hough变换与建筑物角点约束,对所提取的轮廓线进一步筛选;最后,根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证,并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明,利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7m,且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。

基于排除算法的快速三维人脸识别方法

提出了一种基于排除算法的快速三维人脸识别方法.首先,利用主成分分析(Principal componentanalysis,PCA)对自动切割的不同姿态人脸进行校正,将所有人脸转换到统一的坐标系下;然后提取人脸侧面轮廓线,利用基于LTS-Hausdorff距离的轮廓线对齐方法对库集对象进行排除;最后,采用基于刚性区域的改进迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法对剩余的库集模型进行精确匹配,给出最终识别结果.在FRGCV2.0人脸数据库的实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性.