像素邻域差向量协方差特征的多视角人脸检测

像素差向量特征是一阶统计量,而研究其高阶统计特性仍是一个未解问题.针对该问题,研究了像素差向量在局部邻域中的协方差统计特性,提出了一种新颖的像素局部差向量协方差特征,显著提高了多视角人脸检测的性能.该方法首先计算输入图像的多通道特征图,并计算特征图的像素差向量;然后在指定尺寸的邻域内计算像素差向量的协方差矩阵,获得差向量中任意两个元素间的相关信息,用于表示人脸的局部特征;最后设计了一种人脸候选区域提取方法,对该人脸检测器作进一步优化,实现了实时运行速度.实验结果表明,本文方法优于当前其他主流方法,且可部署在低功耗的边缘计算设备上.

基于树结构椭圆簇分裂的深度图像分割算法

提出了一种基于树结构椭圆簇分裂的深度图像分割算法 .该算法是根据聚类簇协方差矩阵分解的物理含义 ,利用数据的二维散布来同时确定分裂扰动矢量的方向和长度 ,迭代地分裂聚类簇 ,为期望最大化算法提供初始值 .算法还充分利用表面法向高斯混合模型的物理含义来减少聚类次数 ,并根据几何含义清晰的门限自适应确定类别数 .作者针对两种深度相机的 6 0幅真实深度图像进行了实验 ,并与传统的树结构扰动方案以及K均值算法初始方案进行了客观比较 .实验证明 。