一种针对异构设备和环境变化的室内定位算法

针对基于蓝牙指纹的室内定位中存在设备异构性和蓝牙信标节点发生变化的问题,提出一种针对异构设备和环境变化的室内定位算法.首先,利用普氏分析法对接收到的信号强度进行标准化处理,使用核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)对标准化的指纹库建模,减少用户移动终端差异导致的信号强度差异;其次,当接入点(access point,AP)信号发生变化时,利用高斯过程回归重新校准该接入点信号,更新指纹库,消除接入点因信号衰弱、位置移动或环境变化导致的定位误差.测试分析结果表明:该算法能有效克服异构设备产生的影响,并更好地适应环境变化.

两种评价面部三维表面数据不对称度方法的比较

目的:比较两种利用数字化技术三维定量确定人面部对称度的方法。方法:利用Face Scan三维激光扫描仪,获取20名受试者面部三维表面数据,将数据导入逆向工程软件Imageware 13.0和Geomagic 12,以YZ平面为镜像平面对其进行镜像,将本体和镜像图像利用迭代最近点算法(interactive closest point,ICP)和普氏分析法(Procrustes analysis,PA)重合,分别提取其正中矢状面,计算21个解剖标志点到正中矢状面的距离和不对称度,并进行比较分析。结果:对20个受试样本21个测量值进行配对t检验,得到t=1.346,P=0.193。结论:对于无明显不对称研究对象而言,ICP算法和PA算法都可以得到其正中矢状面,但是两种算法求得的正中矢状面之间无明显差异。