中国6个民族的面部几何特征聚类分析

针对中国6个民族的面部特征,采用人脸图像测量的方法对其进行分析研究。根据各民族面部的二维几何特征,筛选出若干测量指标和计算指标。通过比较多种聚类分析的结果,发现蒙古族、朝鲜族和汉族在面部五官上具有相似的民族特征,而藏族和维吾尔族的民族特征差异较大。族群间的共性和差异性分析可为多民族人脸识别提供科学依据。

基于WLAN信号的线下客流分析技术研究

构建基于WLAN信号分析的非接触线下客流分析方法及系统。通过底层驱动使无线网卡在监听模式下抓取区域内的WLAN信号,通过监听阵列追踪顾客的无线信号行为,构建算法对数据进行分析和处理,形成客流分析数据为商业决策提供支撑。

基于Kinect的人脸眼部状态实时检测

利用Kinect获取人脸红外图像数据及人脸网格信息,通过眼部区域的Haar-like特征值进行眼睛状态识别,研究不同Haar-like特征对人眼状态的敏感度,以及头部旋转时眼睛区域的选取范围进行分析。实验共采集39名测试者的765个眼睛状态作为训练集和测试集,通过实验列出不同特征和组合特征的识别结果,实验结果表明构建的系统可以检测眼睛的不同状态,达到实时检测人眼状态的要求。

族系间眼动行为模式多样性研究

中国是一个多民族国家,不同民族由于遗传、地域和文化等因素形成了不同的风俗和思考方式。为了研究不同民族观察事物时的眼动行为模式,利用Tobii眼动仪采集不同民族在求解数独问题时眼动轨迹表达数据,将不同族系被试的表达数据压缩为16维数据向量来构建数据集;分析对比布依族、蒙古族、朝鲜族、侗族和汉族等5个民族眼动行为数据集的多样性,利用多种机器学习方法对得到的数据进行测试分析。实验结果表明,族系间眼动行为存在多样性,同时为进一步深入探索不同族系间眼动行为的多样性提供了依据。