基于迭代最近标准点的人脸识别方法

提出了迭代最近标准点法寻找通用基准面和输入人脸之间的对应点。该方法以每幅人脸的点集作为样本,记为最接近的标准点。这些点被有效地排列在所有人脸图像中,有效地应用判别分析方法进行三维人脸识别。因此,人脸变化的表示问题,可以通过最小化类内变化,同时最大化类间差异来解决。实验证明,文章算法相对于传统PCA算法具有更好的三维人脸识别性能。     

一种新的基于弧段提取的椭圆检测方法

为了克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度信息依赖性较强的缺点,实现椭圆目标的快速有效检测,提出了一种新的基于弧段提取的椭圆拟合方法。首先将梯度方向符号相同的相邻边缘点连接成弧段,然后根据弧段的凸性和象限分类组成包含三段弧的弧组,定义了新的弧选择策略,利用位置约束和弧对的椭圆中心估计提取候选椭圆,最后采用改进的拟合算法拟合椭圆。实验结果表明,基于弧段提取的椭圆拟合方法相对于LMEDS算法和RHT3具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性也有一定的提高。