基于SRN-UNet的低质量虹膜分割算法

针对低质量虹膜图像分割精度低问题,提出一种基于SRN-UNet(SEResNext-UNet)的虹膜分割算法。在编码阶段增加SE-ResNext模块,该模块在RexNext模块后级联SENet(Squeeze-andExcitation Network)模块,以聚焦目标特征,在不增加网络参数的情况下提升分割精度和网络性能。在解码阶段的上采样层降低模型参数量,以提升训练速度。为解决图像类别不均衡问题,结合两种损失函数Dice Loss和Focal Loss训练SRN-UNet网络。基于CASIA-Iris数据集和自建的低质量虹膜图像数据集的实验结果表明,与其它算法相比,所提算法在视觉效果和客观评价指标上均有较好分割效果。与U-Net算法相比,所提算法的平均交并比、F1分数与精确率分别提升了4.20%、2.27%、5.38%,且运行速度高于U-Net。

基于激光雷达的多视角点云配准方法

传统的货车点云配准算法通过寻找点云间的关键特征实现点云配准,这种方法效率较低,且点云之间存在重复的场景、噪声点,配准算法寻找的关键特征往往是不准确的。对此,提出了一种基于激光雷达的多视角点云配准方法。所提方法将惯性测量单元引入点云配准,在不依赖点云数据的情况下完成对应点云位姿矫正,然后采用随机采样一致性算法拟合局部平面搜索最近点,融入最近点迭代算法,快速寻找对应点集,实现点云精确配准。在采集的卡车数据集上进行实验,所提方法可在4 s内完成配准,平移误差最大不超过0.01 m,旋转误差控制在0.1°以内。实验结果表明,所提方法在货车点云配准中具有良好的配准效率及配准精度,具有较高的适用性。

基于视线水平偏移特征的眼动向量计算方法

视线追踪是一种人机交互技术,在学术界和工业界倍受关注。针对基于多项式回归的非侵入式系统注视点的精度平均误差较大的问题,提出一种基于视线水平偏移特征的眼动向量计算方法。该方法在准确提取人脸图像上虹膜中心和内眼角坐标的基础上,以内眼角坐标为基准点计算虹膜中心相对于内眼角坐标的偏移量,再通过偏移量计算水平眼动向量的权值,然后利用权值对左右眼的水平眼动向量分别加权合成新的水平眼动向量。采用哥伦比亚注视数据集的20名受试人员头部水平角度为0°的数据,在4个回归模型上对该方法进行实验验证。结果表明,与双眼平均眼动向量计算方法相比,该方法能进一步减小注视点水平视角误差、提升系统精度。

水填充太赫兹空芯布拉格光纤温度特性研究

空芯太赫兹(Terahertz, THz)光纤因其损耗低和易集成功能材料等优点是当前研究热点。液态水在太赫兹频段具有的独特性质使其在太赫兹辐射、传感和器件等方面具有多种潜在应用。本文设计一种带有水缺陷层的太赫兹空芯布拉格光纤(hollow core Bragg fiber, HCBF),并采用有限元法分析了其温度特性。结果表明,设计的太赫兹光纤在0.34 THz到0.44 THz频段内存在明显的温度可调的吸收峰,且限制损耗随着水温的升高而增加。同时,光纤具有较高的核芯功率比,其值均大于98.6%。本文所研究的水填充太赫兹光纤在研究太赫兹与液体相互作用、太赫兹调控器件等领域具有潜在的应用价值。