基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位

提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人脸特征点的粗略位置,提取特征点粗略位置的邻域作为关键点区域;2）提出了一种结合多个局部描述子的方法,对关键点区域内人脸点集的子集进行筛选,提取出关键点。在特征点标记阶段,使用关键点集生成候选特征点组合,选择与特征点模型匹配程度最高的组合,将组合中的候选点标记为特征点。基于FRGC v2.0和Bosphorus数据集对算法进行了实验评估,并与一些经典方法的结果进行了对比分析。FRGC v2.0库上的特征点的平均误差为2.85-3.81 mm,总体检测成功率为96.5%,其中中性、温和以及极端表情下检测成功率分别为97.5%、97.0%和93.3%。Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是92%、95%和88%。实验结果表明,该算法具有较好的精度和效率,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性。

三维可变形物体的特征点层次提取

针对不同姿态下的三维可变形物体特征点一致性问题,提出了一种基于样例学习的特征点层次提取方法。该方法首先提取出三维模型的外部特征点;其次,根据外部特征点在不同姿态下所具有的局部特征相似性,采用热核信号和支持向量机识别出外部特征点的语义标签;最后,根据语义标签和测地距离,层次地提取出三维模型的其它语义特征点。实验结果表明,该方法能很好地得到三维可变形物体的各种语义上的有效特征点。

一种SURF-FREAK特征误差模型视觉里程计

针对深度相机在定位过程中存在的实时性差、定位精度低等问题,该文结合深度相机的特点,在传统ICP算法的基础上融合FREAK-SURF特征匹配点。首先,为了提高匹配速度,采用二进制描述符FREAK描述子简化传统的SURF特征点描述信息完成图像粗匹配,并结合对极几何约束预估相机初始位姿,为后续精匹配环节提供一个良好的初值。其次,在完成粗配准的基础上将特征点的空间位置和相机位姿误差模型引入点云配准算法中,并且为了弥补微小扰动和空间尺度对系统的影响,构造一种欧氏、马氏距离相融合的距离度量函数对匹配点对进行度量,构建出视觉里程计累计误差模型。最后,为增强特征点空间位置准确性与降低视觉里程计累计误差,在精匹配后采用卡尔曼滤波对特征点空间位置进行更新,以提高特征点位置与相机位姿精度。实验验证表明,该研究对深度相机视觉里程计问题的处理上,实时性优于主流的PnP-BA算法和SVD-ICP算法,精度高于传统的SVD-ICP算法。

长江、洞庭湖防洪模型高精度施工控制网的建立

针对长江、洞庭湖防洪模型施工中的需要,考虑到将实物按一定比例缩小后放在模型上,能够模拟长江、洞庭湖在洪水期间的状态,要求模型施工控制的精度非常高,论文对相关技术和方法进行了探讨,建立的施工控制网完全可以达到规定的精度要求,满足防洪模型关键特征点放样的需要。

基于深度学习的疲劳驾驶检测算法

针对现有疲劳驾驶检测算法实用性差或准确率低的问题,本文提出了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测算法.首先,使用HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征算子检测人脸的存在;其次,利用特征点模型实现人脸的对齐,同时实现眼睛、嘴巴区域的分割;最后通过深度卷积神经网络提取驾驶员的眼部疲劳特征,并融合驾驶员嘴部的疲劳特征进行疲劳预警.大量的实验表明,该方法在疲劳驾驶检测的准确率、实时性等方面都取得明显的性能提升.

贾鲁河高精度施工控制网的建立

本文针对贾鲁河中牟段治理的需要,建立高精度的施工控制网。论文对相关技术和方法进行了探讨,建立的施工控制网完全可以达到规定的精度要求。

基于点云疏密度分类的混凝土梁逆向建模方法

为了实现预制拼装混凝土桥梁的虚拟预拼装,需要基于三维激光扫描点云对现场桥梁预制构件进行逆向建模,以将现场制作的实际构件转化为虚拟模型用于后续分析。针对施工环境下三维激光扫描点云的质量现状,重点对逆向建模结构的特征点定义以及特征点提取算法进行了研究,提出了一种针对预制混凝土梁构件几何特征的可适应于不同点云质量的自动逆向建模方法。该方法首先利用设计图纸转化先验数据对实测点云进行尺寸与位姿识别,并采用改进的迭代加权PCA方法精确计算实测点云中各点的特征法向量,并对各点进行所属结构面分类;然后生成建模特征点近邻区域点云的Voronoi图以分析点云分布的疏密度;最后针对不同结构面近邻区域点云的疏密度质量提出了不同的模型特征点提取方法,自动计算拟合坐标值,完成预制构件的逆向建模。采用该方法对单片预制混凝土组合箱梁的扫描点云进行自动逆向建模,计算建模特征点坐标拟合值,从中提取构件关键尺寸用以检验方法精度并与与现场实测值比较。结果表明:该方法可自动判断各结构面点云质量,能够根据不同点云质量选择对应的建模特征点提取原则计算拟合坐标值,所计算的几何尺寸最大绝对误差为6 mm,最大相对误差为0.4%,达到了较高的建模精度,具有一定的工程价值。