一种基于人脸识别与脸部朝向估计的新型交互式环绕智能显示技术(英文)

介绍了环绕智能(简称为AmI)的概念和一种新型的交互式的环绕智能显示应用技术。首先,作者介绍了环绕智能系统的机理和一些具体的技术问题。系统采用了基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法进行用户身份的识别,以实现个性化的服务目标,实验结果表明该方法是十分有效的。这样用户身份可以通过人脸识别的方法加以确定,然后通过LCS(学习分类器)技术提供个性化的服务。另一方面,我们采用了小波分析和模版匹配技术来估计用户的基本脸部朝向状态,以驱动视频投影机旋转到与人脸朝向一致的方向。总之,文中描述的研究成果将可能应用于智能会议或智能教学环境。

全极化雷达幅相不一致对昆虫朝向估计的影响

昆虫雷达通过测量波束中昆虫的极化信息,估计昆虫头部朝向,进而完成对昆虫迁飞轨迹的监测。但是,全极化雷达系统中的非理想因素会影响到昆虫头部朝向的估计精度。为了研究全极化系统幅相不一致对朝向测量的影响,本文对昆虫极化散射特征和全极化系统建模,并对朝向误差进行分析,得到了朝向误差和通道间幅相不一致的关系。理论分析和仿真结果表明昆虫朝向误差同时与系统、自身散射特性以及真实朝向相关,系统幅相不一致会导致估计出来的昆虫朝向偏向极化方向。这些工作为全极化系统设计提供了新的思路。

基于特征点识别的头部姿态计算

为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统.

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。