一种基于点对的姿态估计和结构恢复方法

针对模型的姿态估计问题提出了一种基于点对的姿态估计和结构恢复方法．首先根据由3个模型点构成的3个点对独立地估计旋转矩阵,再据此计算平移向量和模型点的三维结构．该方法的特点在于单独估计旋转矩阵,且只需少数几个模型点就能获得好的估计结果;又能得到线性和非线性估计结果,且非线性估计的初始猜测由线性估计自动给出：即使旋转矩阵估计误差很大,结构恢复的结果仍然比较准确．模拟和实际试验结果均表明该方法的有效性．     

一种侧视图的三维人脸重建方法

三维形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)和从运动中恢复结构(Structure From Motion, SFM)方法被广泛用于三维人脸重建. 基于单视图进行三维人脸重建需要正视图和先验模型, 会受到计算复杂度高、容易陷入局部极小值和易受姿态变化的影响. 本文提出一种针对侧视图的三维人脸重建方法, 首先对侧视图使用改进的三维形变模型, 得到初始的三维人脸正视图及特征点; 然后根据人脸对称性, 得到侧视图对称的视图及对应的面部特征点; 最后用SFM方法将正视图、原始视图和对称视图重建, 得到稀疏三维模型. 并用不同姿态的面部图片对该方法进行了评估, 结果表明该方法比已有的方法对姿态变化更具鲁棒性.     

基于小波变换网络的自监督单目深度与位姿估计

基于小波变换与运动恢复结构的自监督学习范式,将二维离散小波变换嵌入神经网络并实现梯度传播,提出了一种新的单目深度与位姿估计算法。传统的神经网络在降采样过程中会造成信息丢失,且丢失的信息在后续阶段无法复原,对于深度估计任务,结构信息的丢失会降低模型性能。本文使用二维离散小波变换层替代传统的降采样操作,更好地保留图像中的结构细节并避免噪声累积。在上采样解码深度图的阶段,采用小波逆变换层取代传统的插值上采样方法,更有效地恢复图像信息,得到更精确的深度图。提出的算法相比传统的神经网络对噪声更有鲁棒性。在KITTI数据集上进行实验,证明了所提出的算法在自监督单目深度与位姿估计任务中有优异的性能表现。     

一种自适应四叉树分块的图像拼接算法

图像拼接技术是计算机图形学的研究热点,具有代表性的As-Projective-As-Possible(APAP)算法采用均匀分块法来实现图像拼接的局部映射,没有充分考虑图像不同区域之间的差异性.为了兼顾图像拼接的精度和效率,提出了一种基于特征点分布的图像映射算法,利用四叉树对图像分块来实现图像拼接的局部映射.首先,设定四叉树的最大深度,并根据图像匹配点的总数估计出每个图像块的匹配点阈值;然后,利用最大深度和匹配点阈值对图像做自适应四叉树分块;最后,对不同的图像块使用移动线性变换估计出单应性矩阵,依据估计的结果完成图像拼接.实验结果表明,提出的算法提高了图像拼接的精度,其速度远大于APAP算法,并且提升了拼接图像的质量.     

基于自适应特征的遮挡人脸特征点定位算法

为了使人脸特征点定位算法在人脸被物体遮挡的情况下仍能快速、准确地检测特征点的位置,提出了一种基于自适应特征的遮挡人脸特征点定位算法。该方法首先检测每个特征点的遮挡状态,即先训练一个逻辑回归模型,通过所有特征点周围的纹理特征快速地估计出每个特征点被遮挡的概率值;然后根据每一个特征点被遮挡的概率自适应地调整该特征点纹理特征的权重,使得被遮挡概率较大的特征点获得较小的权重值,减小人脸遮挡对特征的影响,提高特征点定位的准确度。实验结果表明,本文算法的特征点定位的平均误差达到5. 94%,遮挡检测准确率/召回率达到80%/72. 84%。     

一种改进的三步搜索块运动估计算法

针对目前块运动估计的三步搜索法和新三步搜索法在搜索时容易陷入局部最小的问题，提出了一种改进的三步搜索法，该算法在三步搜索法的基础上，设计了新的大小菱形综合搜索模板，采取了自适应选择模板的搜索策略，减小了搜索时陷入局部最小的概率，提高了运动估计精度且降低了计算复杂度．模拟实验结果表明，该算法与原三步搜索法相比，运动估计的均方误差更小（降低了0．7）且计算复杂度减小了10％以上。     

基于Android传感器的人体姿态识别方法

当前基于各种传感器的Android设备已越来越多地应用于人们的生活中,提出一种基于三维加速度传感器的人体运动姿态转换的识别方法,该方法通过采集Android设备内嵌加速度传感器在人体运动过程中产生的加速度数据,提取不同运动姿态特征数据,进而识别走、跑、上楼和下楼等4种基本运动姿态,并通过持续判别法和前后续姿态判别法识别不同姿态间的转换。实验结果表明,针对单体的不同运动姿态识别率在90%左右,针对不同的行走-跑步间的姿态转换识别在93%左右,针对跌倒的检测在90%以上,均有较高的识别率。     

一种具有噪声估计能力的图像恢复正则化方法

利用小波为正则化方法提供了一种估计噪声能量的机制，根据估计得到的噪声能量，再利用经典正则化方法求解正则化参数，从而得到正则化解，实验结果表明估计噪声能量机制的正则化方法，在噪声能量和原图像能量信息未知的情况下，具有较快的计算程度和较好的恢复能力。     

基于图像特征检测和匹配的无人船航行姿态角提取方法

计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角.     

基于智能手机运动传感器的手写数字字符推测系统

为了拓展并完善手机屏幕信息推测的研究,在现有针对虚拟键盘输入的侧信道攻击基础上,提出了基于手机运动传感器的手写数字字符推测系统。设计实现了一种高效的自适应手写事件检测算法,在运动传感器(加速计和陀螺仪)数据流中通过多项式拟合的方式生成数据流中的噪声数据的拟合曲线。在噪声拟合曲线的基础上,结合数据流的方差值,实现目标数据段的识别提取。对每个数据段,本文选择了两种特征提取方法:时域特征提取和频域特征提取。再根据不同字符的数据段的特征差异推测当前数据段所对应的字符。对三种常见的用户手机持握姿态:坐姿、站姿和躺姿分别进行了训练,得到每一个姿态下最合适的姿态特征集合。握机姿态、手机类型、传感器类型和手写方式对推测准确率都有一定影响,其中手机类型影响最小。实验结果表明本文的字符系统推测准确率最高可达93. 5%。     

基于H.263协议的极低码率视频编码系统的一种实现

提出了基于Ｈ．２６３协议的极低码率视频编码系统的一种具体实现，详细地讨论了码率控制算法和运动估计的搜索算法．其中该系统采用的自适应码率控制方法，能够动态地控制码率到指定的数值．提出的一种局部最优搜索算法，与全局最优搜索相比，大大地减少了搜索时间，而信噪比相差不大．     

双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计

为提高双向中继网络中稀疏信道估计的精度并减少训练序列的长度, 利用双向中继信道(Two-way Relay Channel, TWRC)的潜在稀疏特性, 研究了基于压缩感知的稀疏TWRC估计问题, 提出了一种改进的正交匹配追踪(Improved Orthogonal Matching Pursuit, IOMP)算法. 新算法运用迭代重加权最小二乘估计代替了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法中的最小二乘估计过程, 通过对样本进行迭代重加权, 逐步减小了异常样本的影响, 不断地修正了估计值, 在使用相同长度的训练序列时, 提高了估计的精度. 与传统的最小二乘估计算法相比, 新算法能够在获得相同估计效果的情况下, 显著减少所需训练序列的长度. 仿真结果验证了基于新算法的稀疏TWRC估计的有效性.     

深度和结构相似性引导的四参考视点融合算法

平面相机阵列四参考视点的深度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)方案允许用户全方位身临其境地体验场景,可有效避免虚拟视点图像边界空洞,然而该方案引入了较为显著的伪影、背景渗透等失真.为此,提出一种深度和结构相似性(Structural Similarity,SSIM)引导的四参考...     

一类椭圆型变分不等式的修正代数多重网格解法及并行计算

提出了一种修正的代数多重网格解法,来求解具有对称二阶椭圆算子的变分不等式的有限元离散问题.该方法基于离散椭圆型变分不等方程的线性互补性,运用积极集策略,对Gauss-Sidel光滑迭代后的近似解进行一个后处理,以满足不等式约束,从而解决了标准代数多重网格法在求解自适应网格上的变分不等式时不收敛的问题.数值实验表明了该算法在一致网格和h-自适应网格上的计算有效性和健壮性.为了减少计算时间,根据该修正算法内在的并行度,提出了一个并行计算格式,数值结果给出了该并行的加速比和效率.     

基于运动一致性的3D-HEVC深度视频帧间编码快速算法

针对深度视频在3D-HEVC编码框架中编码复杂度较高, 提出了一种基于运动一致性的深度视频快速帧间编码算法. 首先把深度视频划分为4个区域: 彩色和深度视频均运动区域、彩色视频运动但深度视频静止区域、彩色视频静止但深度视频运动区域以及彩色和深度视频均静止区域. 然后, 根据不同分区对最大编码单元设计不同的编码策略. 结果表明, 本算法与原始测试平台HTM-10.0相比, 在绘制的虚拟视点质量几乎一致的情况下, 各序列深度视频编码时间平均节省了63.58%, 总体编码时间节省了40.13%.     

一种适合软件无线电的GMSK时钟和载波相位联合估计算法

利用最大似然估计准则,针对GMSK提出了一种不需要前导字的前馈载波相位和时钟误差联合估计算法,可用于通用的软件无线电结构.给出了这种算法的性能仿真,结果表明算法的误差方差接近参数估计的理论下界--修正Cramer-Ra0下界,在高信噪比下比目前其他算法的性能更优,而且可以工作在更低采样率下.算法复杂度低,可以节省硬件资源,增加软件无线电的信号处理带宽.     

一种新的深度视频处理方法

深度视频的不连续性会影响其编码效率以及虚拟视点的绘制质量. 为增强深度视频的连续性, 提出了一种新的基于时空变换的深度视频处理方法: 首先检测出深度视频中的运动对象; 其次将彩色视频和对应的深度视频进行时空变换, 对运动区域和非运动区域在时间方向上进行不同强度的平滑处理; 最后对平滑过的深度视频进行重建. 实验结果表明, 提出的处理方法在保证虚拟视点绘制质量的同时, 能够节省14.89%~47.48%的码率.     

一种视频图像的自适应水印新算法

随着计算机和网络技术的快速发展，数字水印技术正成为一种数字煤体知识产权保护的有效方法，本文提出一种视频自适应水印新算法，它直接对压缩后的视频数据流进行操作，将水印信息嵌入到运动矢量上，根据待嵌入的水印住处和运动矢量的特征矢量，新算法自动调整嵌入方案，使得嵌入水印后的图像质量损失达到最小，水印的提取算法具有盲检功能，并且新算法与视频标准有很好的兼容性，实验结果表明，算法简单有效。     

基于共轭梯度法的盲分离在线算法

在严格论证盲分离问题与数学上的最优化问题等价的基础上,把问题的重点集中在对该最优化问题的寻优上.由于盲分离最优化问题的目标函数的特点,在欧氏空间中对决策变量(分离矩阵W)进行寻优求解带来诸多复杂因素,寻优算法在弯曲的黎曼空间中动态运行是解决这些问题的一条可行途径.为此,本文在改进 NGA 和 PDFA 算法的基础上,结合在线算法 PDEA 在估计信号的得分函数的较好效果,和求解最优化问题的共轭梯度法较快收敛性能,提出了具有自学习能力,并继承共轭梯度法特点的盲分离在线算法 PDEA-CONJ.此算法应用到盲分离问题中,在混合矩阵严重病态情况下能取得了较好分离效果.实际算例验证了其收敛性和有效性.