基于快速仿射模板匹配和改进仿射迭代最近点算法的人脸稳健精确仿射配准

提出了一种仅基于单个模板的人脸仿射配准方法。首先,为了克服人脸仿射变换而产生的局部形变,引入颜色特征来平衡模板人脸和目标人脸之间的颜色相似性和形状错配率,进而提出了一种基于颜色特征的人脸粗搜索算法。接着,采用人脸粗搜索算法得到的仿射变换作为初始约束,建立上步仿射约束下的人脸形状精确配准算法。在算法的每一步迭代中,利用前一步迭代得到的仿射变换,建立最近点的对应关系,并利用前步仿射约束下的目标函数求解新的仿射变换。本文算法成功解决了旋转、缩放和噪声干扰情况下人脸形状难以配准的问题。与传统人脸仿射配准算法相比,本文算法有效提高了人脸仿射配准的稳健性和精确性。     

基于拟牛顿和遗传算法的三维人脸建模

用网格重采样算法和点变形技术把不同人脸纹理全景图进行标准化,实现三维人脸的像素级对齐;根据在不同姿态下用拟牛顿法优化目标函数优化速度的不同和提取的人脸特征点精确计算出输入图像中人脸的姿态;确定三维人脸模型在此姿态下的可见点,最后利用改进的实数遗传算法进行匹配计算,建立完整的三维人脸模型。实验表明,此算法能实现三维人脸像素级的精确对齐,快速的精确计算输入图像中人脸的姿态,减少优化参数,简化目标函数,提高模型匹配效率和重构精度,缩短匹配时间。     

基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准

为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数。然后利用Student′s-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解。仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确配准。可见光和红外人脸真实图像数据表明所提方法的平均匹配误差和运算效率都优于对比算法,配准融合后的多光谱人脸图像可以提高后续的人脸检测和识别性能。     

基于语义分割的城区激光点云与光学影像配准

基于点云数据与光学遥感影像的协同应用在遥感领域获得广泛关注,为了对两种数据进行精确的配准以更好地融合两者优势,提出了一种城市场景下点云与光学遥感影像的自动配准方法。首先,由点云数据生成深度影像,即3D数据转换为2D影像;然后,运用Unet模型对深度影像和光学遥感影像分别进行训练并分割得到建筑面;再基于建筑面轮廓点集构建建筑最小外接矩形,将矩形长宽比作为寻找同名点的约束条件;接着,利用相似三角形原理寻找矩形中心同名点;最后,同名点坐标代入变换模型计算模型参数,完成配准。实验结果表明该方法对于运用传统点特征方法匹配困难的情况可实现较好的配准效果,且对图像平移、旋转、缩放均具有可抗性。     

基于最大后验概率的人脸平移与旋转跟踪方法研究

针对目前大多数视觉跟踪算法只能够跟踪平移运动人脸目标,而不能跟踪旋转运动人脸目标这一问题,提出一种基于最大后验概率的人脸目标平移与旋转跟踪方法。在基于最大后验概率的视觉跟踪算法基础上,采用了自适应角度模板进行人脸目标旋转跟踪,与传统的视觉跟踪方法相比,当人脸发生倾斜时,该方法能更精确地得到人脸的位置和方向。实验结果表明,该方法能够有效地跟踪具有平移与旋转运动的人脸目标。     

基于图像自标定的3D打印模型高效生成方法

为了克服三维重建高度依赖标定板,满足3D打印模型的工业需求,提出基于图像自标定的高效3D打印模型生成方法,无需借助标定板计算相机参数,直接使用单相机采集序列图像进行三维重建。为了克服基于自标定方法易受图像质量和特征点匹配精确度的影响,根据人机交互与自适应分割算法相结合的方法去除原始图像背景及过滤噪声,使图像感兴趣区域特征更为明显,采用快速稳定特征算法提取序列图像中特征点并根据特征点的匹配度进行精确的特征点匹配,再使用匹配信息自标定求解得到相机模型参数,最后根据相机模型以及特征点信息完成三维目标的稠密重建。实验结果表明,自标定及重建方法对大小各异,表面材质不同的目标均可实现重建。     

基于光流反馈的单目视觉三维重建

提出一种基于光流反馈的单目视觉三维(3D)重建方法,实现对场景快速、准确的3D立体化建模。由帧间光流场建立更为稳健的同名像点匹配关系,同时运用五点算法估计摄像机的相对位姿,以构建稀疏点云和初始网格。从运动视觉分析的角度寻求多视重构的求解方法,将重建模型反馈至重建过程,用各视图像的偏差驱动模型变形。将粗略、不准确的原始网格曲面经过致密的非刚性变形,调整至精确的曲面。在统一计算设备架构下,利用图形处理器对光流算法进行并行加速,显著提高了重构算法运行的实时性。室内真实场景下的重建结果证明了所提算法的可行性与准确性。     

智能化交互人体表面特征点三维运动轨迹检测技术的研究

人体表面特征点三维空间坐标的实时监测是实现自然高效、非接触的智能化人机交互的关键技术。算法在提取肤色区域外轮廓的基础上,依据手指和手势的多种形状约束特征实现指尖定位。基于Adaboost算法确定人脸区域,针对是否佩戴强干扰性眼镜,采用不同的灰度及空间结构特征实现人眼中心的准确定位。对左右内眼角点或是黑框眼镜内框曲率点进行改良性的光流跟踪。通过多尺度逐级定位算法提升特征点的定位精度。基于双目立体视觉原理实现特征点的三维空间坐标重构,并依靠三维信息反馈有效重启跟踪错误的光流算法。算法将特征与统计方法相结合,通过多尺度以及多信息(灰度、色调、空间结构、三维)的综合运用,相对于传统算法进一步提升了算法的时间处理效率和复杂背景中多状态下(强干扰佩戴物、较大角度的姿态变化、遮挡、光照)目标特征点的检测正确率。     

基于位移特征与随机森林的表情识别方法研究

为了有效地对图像序列进行面部表情识别,提出一种基于主动形状模型(active shape model,ASM)结合Lucas-Kanade(LK)光流法的方法提取位移特征,采用随机森林分类器对提取到的位移特征进行分类与识别。在Extended Cohn-Kanade(CK+)人脸表情数据库上的实验表明,该特征提取方法能够很好地描述图像序列中所包含的表情信息和特征点运动变化信息,比常用的K-近邻、贝叶斯网络和支持向量机等分类器所表现出来的效果要好,其识别率达到95.1%。     

基于双目光栅重建和纹理映射的缺陷三维测量方法

针对工业检测中对表面缺陷的高精度检测和定位需求,提出了一种缺陷特征重建方法。通过在基于双目光栅投影的三维重构系统上附加纹理相机,实现对于重构点云模型的纹理映射,并结合纹理相机图像中提取到的特征区域,完成表面特征的三维重构。针对待测物体需要进行多视角重建的情况,引入精密转台,利用旋转轴标定方法获取不同旋转位置下纹理图像与点云数据的映射关系,并利用基于距离判据的判断方法实现了对遮挡部分点云的剔除。采用四象限临近点搜索和基于距离加权平均的线性插值方法对纹理图像中像素坐标进行三维测量。实验完成了对于图像中标注缺陷轮廓内像素点的重建,实现了对于表面特征的精确尺寸计算和定位,通过对重建的缺陷尺寸和位置进行计算并与影像测量仪测得结果进行对比,可得本文方案对缺陷三维尺寸和位置的测量误差不超过0.2 mm,且能更准确地计算缺陷面积。     

3D shape reconstruction from synthetic images captured by a rotating periscope system with a single focal direction

A three-dimensional shape measurement system with only one camera and a rotating periscope is proposed. Many images are captured at every few degrees of periscope rotation. The distance along the optical axis of the camera from the focal point of the camera system to a certain point along the object surface is inversely proportional to the parallax. In this system, a circular streak is obtained by tracing a point on each image using the cross-correlation along the direction of periscope shift. The parallax can be calculated from the radius of the streak. Applying this method to shape measurement of the human face from synthetic images, the images were well reconstructed and the proposed system may be adaptable to a portable 3D shape acquisition system.     

三维形貌柔性测量系统标定方法及验证

为了避免机器人模型误差对三维形貌柔性测量系统手眼标定的影响,对手眼关系的标定方法进行了研究。提出了一种融合特征点拟合的手眼标定方法。将三维形貌扫描仪安装在工业机器人末端搭建三维形貌柔性测量系统。标定时,首先利用激光跟踪仪对工业机器人末端法兰盘坐标系进行测量,得到两者转换关系;然后,利用三维形貌扫描仪和激光跟踪仪对空间固定的特征点组进行测量,利用特征点约束和基于罗德里格矩阵的算法求解两者转换关系即可间接地求解出手眼关系。基于ATOS三维扫描仪、安川HP20D机器人和API公司生产的激光跟踪仪进行了手眼标定实验,并进行了精度验证。结果表明:标定后的三维形貌柔性测量系统,其重复性测量精度(3σ)不超过0.1 mm,长度测量精度的均方根误差在0.2 mm以内,点云拼接精度优于±0.7 mm。该方法有效避免了传统手眼标定过程中会引入机器人模型误差的问题,在求解手眼关系解时采用了线性的解法,并且适用于三维形貌柔性测量系统。     

基于矢量夹角的三维物体识别

提出了一种基于局部描述符的物体识别算法.算法根据点云位置信息得到其矢量和曲率信息,根据形状索引提取特征点,在每个特征点根据矢量夹角把点云物体分割成不同的曲面片,每个矢量夹角曲面片通过一个二维直方图描述.该图显示了特征点与邻域之间法线矢量夹角对特征点法线矢量与特征点到邻域矢量之间夹角的出现频率.对于给定的一个物体,通过比对预测物体和模型物体的曲面片集描述,可得到潜在的对应模型物体,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.     

集成成像同名像点三维形貌获取方法

为了实现被动式三维形貌获取技术, 首先利用光线追迹方法从理论上对集成成像阵列式多角度图像获取技术进行了深入分析;对于元素图像阵列中同名像点的间距和三维物点位置之间的关联性进行了理论分析;在此基础上提出了集成成像同名像点三维形貌获取方法。实验结果显示, 本文提出的集成成像同名像点三维形貌获取技术能够获取三维物体的三维形貌和任意三维点的空间坐标。定量实验结果显示获取结果相对误差小于5%, 证实了本文提出的基于集成成像同名像点三维形貌获取技术能够实现三维信息的光学获取。     

基于机器视觉的三维灰度重构技术

基于双目立体视觉三维重构原理，采用主动扫描实现特征匹配的三维灰度重构技术，通过特征结构光扫描物体表面，由经过预标定的两套成像传感器拍摄其图像，经过图像处理程序提取出特征点，完成特征匹配，再计算出物体表面三维轮廓，同时将成像传感器中的灰度信息映射到相应的特征点，从而实现特征点的三维信息和颜色信息的重构和匹配。该技术为三维彩色逼真场景的重构奠定了基础。     

对称槽道涡波流场流动特征的POD分析

为深入分析层流状态下对称槽道内涡波流场的流动特性及其变化规律,对流场进行了二维粒子图像测速(2DPIV)测量获取瞬态速度矢量数据,利用本征正交分解(POD)技术进行模态分解以及涡波流场的重构,然后根据重构的流场对对称槽道内涡波流场进行了平均速度剖面、流场脉动强度以及特征点的速度和频谱分布等方面的分析。结果表明:POD的前15阶模态能够表征涡波流场的主导结构,第1,3阶模态主要表现为一对旋向相反的涡对特征,第2阶模态具有涡旋和波状主流的特征;提取了5个涡旋涡核的位置作为流场流动特性的特征点;根据POD重构流场分析发现流向平均速度呈抛物线形状分布,法向平均速度呈对称分布特征;流向脉动强度受壁面的影响较大,法向脉动强度呈现抛物线形状分布;距离中心主流较近的1#,4#,5#特征点的速度脉动程度受主流的脉动强度影响较大,速度的脉动主频0.15 Hz与次频、流场的自然频率0.35 Hz共同影响特征点的速度分布;2#,3#特征点的流向速度呈衰减趋势,法向速度在初期幅度变化较大。     

基于曲面分割的三维点云物体识别

提出了一种基于局部描述符的三维点云物体识别算法.算法首先得到点云的邻域、法线矢量等相关信息,通过邻域进一步得到形状索引值.特征点的提取以形状索引值为依据,以每个特征点为基点对曲面根据欧式距离和矢量夹角分割.分割的曲面片进行等间距划分为多个欧氏距离同心圆,以特征点切平面为基平面投影,并进行等角度抽样,通过抽样点相对特征点的法线矢量及测地距离变化曲线,建立曲面片的二维描述,从而把三维识别转化为二维.根据算法建立模型数据库,给定一个物体,通过和模型数据库中的曲面描述进行比对,得到潜在的识别结果,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.最后,通过大量具体实验验证了算法的有效性,并给出了算法的计算复杂度及耗时对比分析,说明了算法的高效性.     

基于光传播Monte Carlo模拟的三维模型特征提取方法

在现代工业设计、人工智能、软件设计等领域,三维模型正展现强劲需求与活力,传统三维模型特征提取方法仅能提取模型表面特征,难以满足复杂模型特征提取需求,为提高三维模型的特征提取精度,基于光谱分析以及可见光传播特性,提出一种具有高区分度的三维模型特征提取方法。首先利用光散射系数、吸收系数、各向异性等光学特性参数,量化分析光在不同介质中透射、散射、反射概率,并确定最佳光谱模拟波段;其次采用Monte-Carlo法模拟光子束在三维模型中的传播历程,获得光子束传播轨迹的角度、距离、能量等多种统计量,计算不同统计量权重,经过统计分析后完成特征提取;然后在ESB国际通用三维模型库中,测试不同光子束数量、约束空间形状对特征提取效果影响,从而确定最佳模拟参数;最后使用多种特征提取方法与光传播模拟法进行特征提取效果比较,并采用查准率、查全率以及E测度评价指标对特征提取效果进行定量测试。实验结果表明,三维模型特征提取准确度对光传播约束空间形态较为敏感,光子传播的最佳约束空间为球体;三维特征提取效率随着光子束数量升高而降低,在保证特征提取精度的前提下,10000~25000区间是光子束模拟数量的最佳取值范围;基于光传播模拟的特征提取准确度高于小波变换、距离夹角以及D2分布方法,能够满足三维模型检索需求,更适合复杂三维模型的离线特征提取与应用。结合光谱分析与可见光传播特性的模型特征提取法拓宽了光谱分析的应用范围,能够提取出融合三维模型表面特性与内部形态的有效特征,为高精度特征提取技术研究注入新动力。     

Multi-frequency lateral shear interferometer system for simultaneous measurement of thickness and three-dimensional shape

This Letter demonstrates a novel lateral shear interferometer system for simultaneous measurement of three-dimensional(3D) shape and thickness of transparent objects. Multi-frequency fringe patterns can be created by tilting mirrors at different inclination angles. With a single camera, the multi-frequency fringes are recorded in one image. The phase-shift of the fringes can be generated synchronously only by moving a plane-parallel plate along an in-plane parallel direction. According to the feature of transparent materials, the thickness and 3D shape can be reconstructed simultaneously based on the relationship between the in-plane displacement and their characteristics. The experiment was conducted on a thin transparent film subjected to a shearing force,which verifies the feasibility of the proposed system.