基于2D-DWT和RCM的儿童面部表情识别方法

提出了一种基于二维离散小波变换(2D-DWT)和图像区域协方差矩阵(RCM)的儿童面部表情识别方法。首先,采用2D-DWT把每幅表情图像分解为低通和高通的四幅子图像,并分别把每幅子图像中的人脸区域按3种不同的方式进行子区域划分。其次,针对每种子区域划分,提取每个子图像中每个像素位置处的Gabor特征、LBP特征、一阶和二阶偏导特征,并把这些特征连同该像素处的坐标位置串联一个特征矢量,然后计算这些特征矢量的RCM。因此,每幅表情图像对应12个RCM。最后,对于一幅待识别的儿童表情图像,采用同样的方法获得12个RCM后,再采用基于广义特征值距离的度量方式建立对待识别样本的表情分类。本文采用东南大学学习科学研究中心采集的儿童表情数据库进行实验,实验结果表明本文所提出方法的有效性。

基于最短路径的大视角变换下SLAM回环检测

回环检测是视觉同步定位与地图构建中必不可少的一部分,回环的正确检测能够避免机器人的累计位姿漂移问题。但是移动机器人在定位过程中,相机视角发生大幅变化会使得相邻帧间图像的特征点匹配数目骤减,匹配精度降低,系统性能下降甚至匹配失效。基于这些关键帧进行回环检测时会因为视角的变换使得原本的相同位置误认为不同位置,减少了正确回环的判断结果,降低了系统的召回率,影响准确的地图构建。因此,提出基于图像协方差矩阵匹配的最短路径算法,以关键帧为节点,帧间协方差矩阵距离为权重,构建有向图,通过最短路径算法得到关键帧间的位置关系,再结合距离阈值确定相似位置,完成回环检测。最后,在数据集和实际场景中验证了这一算法。

An infrared human face recognition method based on 2DPCA

Aimed at the problems of infrared image recognition under varying illumination,face disguise,etc.,we bring out an infrared human face recognition algorithm based on 2DPCA.The proposed algorithm can work out the covariance matrix of the training sample easily and directly;at the same time,it costs less time to work out the eigenvector.Relevant experiments are carried out,and the result indicates that compared with the traditional recognition algorithm,the proposed recognition method is swift and has a good adaptability to the changes of human face posture.